JPDA算法（matlab）及运行说明

资 源 简 介

JPDA算法（matlab）及运行说明

详 情 说 明

JPDA（联合概率数据关联）算法是一种经典的多目标跟踪概率数据关联方法。该算法通过计算多个目标与多个量测之间的联合概率来实现数据关联，特别适用于密集目标环境下的跟踪场景。

算法核心思路： 关联概率计算阶段会考虑所有可能的量测-目标关联组合，计算每个组合的联合概率密度。 该算法不强制要求单一关联假设，而是综合考虑所有可能关联情况的影响。 通过计算加权平均来更新目标状态，权重即为对应的关联概率。

在Matlab实现中通常包含以下关键步骤： 初始化目标状态和协方差矩阵 预测目标的下一个状态 构建确认矩阵确定有效关联 计算每个有效关联的概率 执行概率加权状态更新

运行说明： 需要准备目标初始化参数和量测数据 主程序通常包含预测和更新两个主要循环 输出包含跟踪轨迹和关联概率矩阵 可以通过调整门限阈值来控制关联范围

该算法解决了传统最近邻方法在目标密集交叉时容易产生误跟的问题，但计算复杂度会随目标数量增加而显著提高。