夏 涛，吉琳娜，刘 哲，杨风暴

(中北大学信息与通信工程学院，山西 太原 030051)

0 引言

随着各种探测技术的迅速发展，侦察设备所获取的关于地面目标的信息量急剧增加，信息来源也更加丰富。如何挖掘信息背后隐藏的关系，把相应的观测信息与同一目标进行匹配，是当前侦察领域非常关心的一个问题。地面目标关联可以利用异类传感器的观测序列中获取的地面目标的量测信息，将不同传感器获取的同一目标的信息进行匹配，实际上解决的是一个异类传感器目标配对的问题[1]。

国内外学者对关联算法进行了大量的研究，已发展为应用于多领域的重要技术。文献[2]在使用目标位置信息进行关联匹配时，要引入目标的属性特征对基于位置信息的粗关联结果进行修正，但这类算法一般复杂度高，且通常难以建立相对完备的目标特征数据库。而基于位置信息的目标关联方法是目前比较成熟的关联方法，其大致分为两类：一是基于目标运动状态信息的方法；二是基于点模式匹配的方法。经典的目标关联方法有最近邻算法(NN)[3]、概率数据关联算法(PDA)[4]、联合概率数据关联算法(JPDA)[5]、多假设跟踪方法(MHT)[6]等。这些算法一般都是利用目标的运动状态信息，通过传感器不同时刻获取的目标状态信息进行关联；但由于地面背景复杂、易受杂波干扰，地面目标具有强机动性，要求观测信息时间分辨率高等因素，往往难以建立有效的运动模型估计和预测目标的真实轨迹，极大地影响了关联正确率。……