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为了解决杂波环境下多机动目标的数据关联问题，提出一种将粒子滤波器（PF）和模糊数据关联（FDA）相结合的数据关联算法。本算法首先应用粒子滤波方法对目标的状态进行采样，得到样本（粒子），然后结合量测，用模糊数据关联算法分别对每个粒子求得其对各个目标的隶属度，比较各个隶属度的大小，把最大的隶属度作为粒子在滤波中的权值，从而实现多目标的跟踪。另外，在应用FDA的过程中对其中的常量m进行取值分析，讨论了其不同取值对跟踪效果的影响。仿真结果表明，与其他的常规跟踪方法粒子滤波及扩展卡尔曼滤波相比，该方法具有较好的跟踪