【摘 要】
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在多目标跟踪中,一个量测可能是几个目标的混合量测,一个目标也可能产生几个量测.目前,基于贝叶斯的数据关联算法沿用的均是JPDA的"量测与目标一一对应"的可行性规则,它不符
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在多目标跟踪中,一个量测可能是几个目标的混合量测,一个目标也可能产生几个量测.目前,基于贝叶斯的数据关联算法沿用的均是JPDA的"量测与目标一一对应"的可行性规则,它不符合上述情况下数据关联的实际情况.因此,为了解决该问题,从分析JPDA的可行性规则入手,打破JPDA可行性规则的限制,提出了更符合实际的量测与目标均可复用的观点,及新的可行性规则,认为量测与目标之间的关联关系是多对多的关系,并据此利用条件贝叶斯公式,推导出边缘概率的一种新的计算方法--广义数据关联算法(GPDA).利用该
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