確率的データ関連フィルター

確率的データ関連付けフィルタ（PDAF）^{[1] [2]は、ターゲット追跡アルゴリズムにおける}プロット関連付け（ターゲットと測定値の割り当て）の問題に対する統計的アプローチです。PDAFは、ターゲットに対する測定値の最も可能性の高い割り当てを選択する（またはターゲットが検出されなかった、または測定値が誤報であると宣言する）のではなく、最小平均二乗誤差（MMSE）推定値である期待値を使用します。PDAF自体は、追跡を確認または終了しません。

PDAFは誤報や検出漏れがある場合に1つのターゲットのみを追跡するように設計されていますが、 JPDAF（ Joint Probabilistic Data Association Filter）は複数のターゲットを処理できます。PDAFの最初の実際のアプリケーションは、おそらくオーストラリアの超水平線レーダー（OTHR）ネットワークであるジンダリー運用レーダーネットワーク^[2]でした。

• MATLAB : PDAFおよびJPDAFアルゴリズムは、米国海軍研究所の無料トラッカーコンポーネントライブラリsingleScanUpdateの一部である関数に実装されています。 ^[3]
• Python :PDAFおよびその他のデータ関連付けメソッドはStone-Soupに実装されています。^[4]チュートリアルではアルゴリズムの使用方法を説明しています。^{[5] [6]}