文档介绍：年月西北工业大学学报．
第卷第期．．
基于最大熵模糊聚类的快速多目标跟踪算法研究
陈晓，李亚安，蔚婧，李余兴
西北工业大学航海学院，陕西西安
摘要：为了提高杂波环境中多目标跟踪的实时性和精确性，利用最大熵数据模糊聚类方法得到的模
糊隶属度表示目标与量测之间的关联概率，同时分析了公共量测对目标的影响，引入影响因子重建互
联概率矩阵，结合概率数据关联算法实现多目标的状态估计。该算法避免了对确认矩阵的拆分，解决
了联合概率数据关联算法随着目标和回波数目增加而导致的计算量爆炸性增长问题。针对不同杂波
密度环境下的临近平行目标和小角度交叉目标的跟踪进行了仿真分析，仿真结果表明：最大熵模糊聚
类联合概率数据关联算法是一种有效的快速数据关联算法，在密集杂波环境中跟踪性能依然优于联
合概率数据关联算法和经验联合概率数据关联算法，在一定程度上可以避免航迹融合。
关键词：多目标跟踪；联合概率数据关联；经验联合概率数据关联；最大熵模糊聚类联合概率数
据关联
中图分类号：文献标志码：文章编号：—．．
目前，多目标跟踪技术已经广泛应用于军事领为了有效地降低密集杂波环境下多目标数据关
域和民用领域，数据关联作为多目标跟踪实现中的联的计算复杂性，并且保证目标跟踪性能。本文采
关键部分，对目标跟踪性能起到决定性作用，其典型用最大熵模糊聚类算法实现量测与目标的数据关
算法有最近邻算法¨；适用于杂波环境下的单目标联，对于互联概率矩阵的重建不同于文献，此
跟踪方法：概率数据关联算法；同时为了实现杂处针对公共量测对目标的影响，引入影响因子重建
波环境中的多目标跟踪而提出的联合概率数据关联互联概率