刘建锋

(1.南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏 南京 211106; 2.雷达成像与微技术波光子技术教育部重点实验室,江苏 南京 211106)

0 引 言

联合概率数据互联(Joint Probabilistic Data Association, JPDA)是由Y.Bar-Shalom等人提出的一类使用概率加权进行目标-量测互联算法[1]。JPDA主要目标是实现面向密集杂波环境下多目标跟踪。多目标跟踪的主要困难在于求解杂波环境下对多个目标进行跟踪时出现的量测与航迹关联，其逻辑关系复杂，计算量大，多数情况下需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或次优解。而求解这类问题，若不能利用固有知识来缩小搜索空间，就可能产生组合爆炸。Sittler教授[2]深入研究了数据关联技术，分析了数据关联实质，提出逆概率方法，得到了最优数据互联。最简单的数据关联技术是Singer等人[3]给出的最近邻(Nearest Neighbor, NN)方法。最近邻法是最早被提出的数据关联技术，其思想是选择唯一落在相关跟踪门内与被跟踪目标预测最近的回波作为关联对象，因此不适合密集多回波环境。何友等人[1]详细讨论了概率数据互联算法，该算法主要用于杂波环境单传感器单目标跟踪，与NN算法不同，不再以欧氏距离作为目标-量测关联准则，而是使用似然概率进行相应裁断，这能有效应对距离上相近杂波对关联的干扰。文献[1]同时给出了原始JPDA方法，将处于聚中的多个量测以概率加权形式关联至目标，使用多个量测估计同一目标状态，使得关联更具鲁棒性。据报道，这类方法已被应用于美国国家反导系统中。……