摘要:目標(biāo)跟蹤與分類是現(xiàn)代跟蹤系統(tǒng)的基本功能,不同的數(shù)據(jù)特性使得傳統(tǒng)研究經(jīng)常忽視兩者之間的聯(lián)系而將其分開(kāi)處理。聯(lián)合跟蹤與分類研究則充分利用兩者之間的耦合關(guān)系,使之互為補(bǔ)充,達(dá)到提高各自精度的目的。在分析聯(lián)合跟蹤與分類算法基本原理的基礎(chǔ)上,按機(jī)理將其分為基于貝葉斯推理、D-S理論和貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)框架下的聯(lián)合跟蹤與分類算法,并對(duì)三種框架下的算法進(jìn)行了綜述與性能比較。指出了聯(lián)合跟蹤與分類算法研究存在的問(wèn)題及進(jìn)一步研究的方向。