摘要: 針對(duì)雜波環(huán)境下的多目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)互聯(lián)問(wèn)題,該文提出基于全鄰模糊聚類(lèi)的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm based on All-Neighbor Fuzzy Clustering, ANFCJPDA)。該算法根據(jù)確認(rèn)區(qū)域中量測(cè)的分布和點(diǎn)跡-航跡關(guān)聯(lián)規(guī)則構(gòu)造統(tǒng)計(jì)距離,以各目標(biāo)的預(yù)測(cè)位置為聚類(lèi)中心,利用模糊聚類(lèi)方法,計(jì)算相關(guān)波門(mén)內(nèi)候選量測(cè)與不同目標(biāo)互聯(lián)的概率,通過(guò)概率加權(quán)融合對(duì)各目標(biāo)狀態(tài)與協(xié)方差進(jìn)行更新。仿真分析表明,與經(jīng)典的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm, JPDA)相比,ANFCJPDA較大程度地改善了算法的實(shí)時(shí)性,并且跟蹤精度與JPDA相當(dāng)。