《表1 λ=0.000 5时目标在x、y、z方向位移 (RMSE) 及仿真时间对比》

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《一种改进的联合概率数据关联算法》

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图1为目标跟踪轨迹，图2~10为杂波密度λ=0.000 1下目标在x、y、z方向上位移、速度和加速度的均方根误差对比。从图2、图5及图8中目标在x、y、z方向上的位移均方根误差对比可以看出:本文中所提改进联合概率数据关联滤波算法在跟踪精度方面有了一定的提升。为进一步验证该算法在杂波密度增大情况下的综合性能，将杂波密度增大至λ=0.000 5，得到相应实验数据如表1所示。通过表1可以看出:本文所提算法不仅跟踪精度得到了提高，在算法实时性方面也有改善。这主要是因为在自适应卡尔曼滤波算法框架下，本文算法一方面实现了机动频率和加速度方差自适应，另一方面通过改进JPDA算法由确认矩阵计算关联矩阵，再由关联矩阵计算关联概率，直接重构确认矩阵，从重构的确认矩阵计算关联概率，避开了JPDA关联矩阵拆分出现的复杂运算，从而有效提高了算法的跟踪精度，降低了计算量，改善了算法的实时性。