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A associação de dados é um problema fundamental ao rastrear um grande número de alvos em movimento. Os métodos de associação de dados mais comumente empregados, como o estimador JPDA, são combinatórios e, portanto, não se escalonam bem para um grande número de alvos. No entanto, em muitos casos, um grande número de alvos forma grupos naturais que podem ser rastreados de forma eficiente. Descrevemos um método para definir grupos com base na posição e velocidade dos alvos. Essa definição introduz um conjunto natural de regras de fusão e divisão que estão embutidas em uma estrutura de filtragem de Kalman para rastreamento de múltiplos grupos. Em casos onde grupos de diferentes velocidades se cruzam, uma metodologia geral para correspondência de medições a grupos é introduzida. Este algoritmo é baseado em uma versão modificada do estimador PDA. Ele é bem adequado para lidar com um alto número de medições e se estende naturalmente a restrições adicionais de agrupamento, como cor ou forma.
Gennari et al. (Fri,) estudaram esta questão.