作者：王伟,史国友,郑海涛,王毓玮 单位：中国航海学会 出版：《中国航海》2020年第01期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZGHH2020010020 DOC编号：DOCZGHH2020010029 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对海上船舶雷达在多目标跟踪过程中实时性较差和不能快速响应的问题，提出目前密集杂波情况下多目标跟踪中最为有效的数据关联算法——联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association，JPDA)算法。为解决JPDA随着目标增多的情况会出现的组合“爆炸”及计算量较大导致跟踪实时性较差的问题，从分析联合概率数据关联确认矩阵着手，依据Hopfield神经网络在解决旅行商问题(Travelling Salesman Problem，TSP)时的思路，提出基于Hopfield神经网络联合概率数据关联(Hopfield Neural Network Joint Probability Data Association，H-JPDA)来改进联合概率数据关联算法，通过简化矩阵拆分过程，显著减少计算量，提高跟踪的实时性。基于上述改进的神经网络联合概率数据关联算法，通过MATLAB对多目标跟踪进行仿真，仿真结果表明该算法能提高跟踪的实时性和快速响应能力。

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