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针对联合综合概率数据关联算法(JIPDA)存在的航迹合并问题,将目标建模为随机有限集(RFS)提出改进的JIPDA算法。传统JIPDA首先产生初始概率密度函数(PDF),之后对该PDF进行近似来估计目标状态。为了使目标状态估计PDF与初始PDF之间的相似性最大化,当目标标签无意义时,提出对JIPDA的初始PDF进行优化。将KL散度作为相似性的衡量标准,建立起优化过程的代价函数。仿真实验表明,所提方法可有效地抑制传统JIPDA引起的航迹合并。