基于联合相容分支定界的关联算法研究

联合相容分支定界算法(Joint Compatibility Branch and Bound,JCBB)充分考虑传感器量测之间的相关性和重新匹配关联的可能,但计算量随观测数目成指数增长。为优化其计算复杂度和关联准确度,以最近邻算法(Nearest Neighbour,NN)进行关联,对符合重复度和经过设定步数的情况使用JCBB进行特征匹配,并以互斥准则和最优准则来提高关联准确度。引入机器学习领域的评价测度对改进后算法和JCBB算法进行比较,结果表明,改进后的关联算法能够保证更好的关联准确度。

Study on association algorithm based on joint compatibility branch and bound