传统jpda算法模型流程图

传统JPDA（Joint Probabilistic Data Association）算法是一种用于多目标跟踪的算法，其模型流程图如下：

1. 初始化：
- 初始化目标集合和观测集合。
- 初始化目标状态和观测状态的概率分布。
- 初始化目标与观测之间的关联概率。

2. 预测：
- 根据目标的运动模型，预测下一时刻的目标状态。
- 更新目标状态的概率分布。

3. 关联：
- 计算每个目标与每个观测之间的关联概率。
- 根据关联概率，确定每个目标与观测之间的最佳关联。

4. 更新：
- 根据观测结果，更新目标状态的概率分布。
- 根据关联结果，更新目标与观测之间的关联概率。

5. 数据关联：
- 根据目标状态的概率分布和观测状态的概率分布，计算每个目标与每个观测之间的关联概率。
- 根据关联概率，确定每个目标与观测之间的最佳关联。

6. 数据更新：
- 根据观测结果，更新目标状态的概率分布。
- 根据关联结果，更新目标与观测之间的关联概率。

7. 重复预测、关联和更新步骤，直到跟踪结束或达到停止条件。