多传感器多目标分布跟踪中数据关联的快速算法

崔宁周; 谢维信; 余雄南

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多传感器多目标分布跟踪中数据关联的快速算法

更新时间：2025-12-08

- 多传感器多目标分布跟踪中数据关联的快速算法
- A Fast Algorithm for Data Association in Multisensor Multitarget Distributed Tracking
- 电子学报 1996年第6期
- 作者机构：
  
  西安电子科技大学
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国防预研基金
- DOI：
  中图分类号： TP274
- 纸质出版：1996
- 稿件说明：
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[1]崔宁周,谢维信,余雄南.多传感器多目标分布跟踪中数据关联的快速算法[J].电子学报,1996(06):62-66.

崔宁周, 谢维信, 余雄南. A Fast Algorithm for Data Association in Multisensor Multitarget Distributed Tracking[J]. Acta Electronica Sinica, 1996, (6).
[1]崔宁周,谢维信,余雄南.多传感器多目标分布跟踪中数据关联的快速算法[J].电子学报,1996(06):62-66. DOI：

崔宁周, 谢维信, 余雄南. A Fast Algorithm for Data Association in Multisensor Multitarget Distributed Tracking[J]. Acta Electronica Sinica, 1996, (6). DOI：

摘要

本文提出了一种基于局部估计融合的多传感器多目标（ＭＳＭＴ）数据关联算法，它包括粗关联和精关联两个过程．本文首先将单传感器中基于２－３树搜索的关联算法［１］推广到ＭＳＭＴ情况，在粗关联基础上，给出了主传感器位置估计与其它传感器位置估计之间的关系，通过最近邻联合概率数据关联算法（ＮＮＪＰＤＡ）完成了二者局部估计之间的精关联．最终将所有来自同一目标的局部估计相融合获得全局估计．与已有的分布ＪＰＤＡ算法相比，本文算法在性能基本接近的情况下有效地减小了运算量．

Abstract

A fast algorithm for MSMT data association

which includes initial association and fine association

is presented based on the fusion of local estimations. The data association algorithm[1] based on ternary searching is extended to MSMT case. On the basis of it

the relation between local position estimations at the main sensor and ones at others is given. The fine association is completed by using nearst neighbor JPDA（NNJPI）A). All local estirnations from the same targets are fused to obtain the global estiniations. A comparison of the algorithm here with the existing disiributed JPDA one is made

which shows that the algorithm here effeciently reduces computational cost with basic approximate performance.

关键词

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