基于最大熵模糊聚类的快速多目标跟踪算法研究

作     者：陈晓 李亚安 蔚婧 李余兴 Chen Xiao Li Yaan Yu Jing Li Yuxing

作者机构：西北工业大学航海学院陕西西安710072 

出 版 物：《西北工业大学学报》 (Journal of Northwestern Polytechnical University)

年 卷 期：2017年第35卷第4期

页      面：629-634页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 082403[工学-水声工程] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 0824[工学-船舶与海洋工程] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(51179157 51409214 11574250)赞助 

主　　题：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 

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。