基于数据压缩的多传感器广义概率数据关联算法

为了解决多传感器多目标跟踪问题，提出了一种新的基于数据压缩的多传感器广义概率数据关联算法（DCMS-GPDA）。 新算法首先对所有传感器的测量值进行组合，对每种可能的测量值进行粗关联测试以获得有效的测量多元组（s-tuple），然后压缩传感器的每个有效s元组中的分量。测量以获得虚拟测量。 最后，根据GPDA算法计算每个虚拟测量值与每个目标之间的关联概率，以获得所有目标的状态估计。 给出了新算法与顺序多传感器广义概率数据关联（SMS-GPDA）和顺序多传感器联合概率数据关联（SMS-JPDA）算法之间的比较。 仿真结果表明，新算法的目标跟踪效果优于SMS-GPDA算法和SMS-JPDA算法。