全局最优航迹关联算法：一种数据融合新方法

"一种新的数据融合航迹关联算法 (2012年) - 权义宁等人" 在本文中，作者权义宁、姜振、黄晓冬和李伟峰提出了一个创新的数据融合航迹关联算法，以解决传统最近邻域算法在处理高密度航迹环境时存在的问题。传统的最近邻域算法在航迹关联中主要依赖于特征阈值，并且缺乏全局视角，这导致在复杂环境中容易发生错误关联。为了解决这些问题，新算法引入了全局搜索策略，并结合动态规划和跟踪门技术。 全局搜索策略旨在提供更全面的视野，避免仅基于局部信息做出决策，从而减少错误关联的发生。动态规划是一种优化方法，能够寻找问题的全局最优解，而不是局部最优解。在航迹关联问题中，动态规划可以确保在众多可能的关联路径中选择最佳的一条，以提高关联的准确性。而跟踪门技术则用于限制搜索范围，防止无关的或噪声数据干扰关联过程，它根据目标的运动特性设定一个允许的关联窗口，只在该窗口内进行关联操作。 实验结果显示，在实际的海上目标航迹关联环境下，新的全局最优航迹关联算法相比于最近邻域算法表现出更高的关联正确率。此外，新算法对特征阈值的依赖程度降低，这意味着算法的性能更加稳定，对参数设置的变化具有更好的鲁棒性。这些改进对于提高数据融合效率，尤其是在复杂海洋监控系统中的目标跟踪性能至关重要。 关键词：数据融合 - 航迹关联 - 全局搜索 - 动态规划 - 跟踪门 论文的发表得到了陕西省自然科学基础研究计划的资助，体现了该研究在理论与实践上的重要价值。作者们的研究为解决复杂环境下的目标追踪问题提供了新的思路，对于未来在军事、航空航天、海洋监测等领域有着广泛的应用前景。