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为了提高杂波环境中多目标跟踪的实时性和精确性，利用最大熵数据模糊聚类方法得到的模糊隶属度表示目标与量测之间的关联概率，同时分析了公共量测对目标的影响，引入影响因子重建互联概率矩阵，结合概率数据关联算法实现多目标的状态估计。该算法避免了对确认矩阵的拆分，解决了联合概率数据关联算法随着目标和回波数目增加而导致的计算量爆炸性增长问题。针对不同杂波密度环境下的临近平行目标和小角度交叉目标的跟踪进行了仿真分析，仿真结果表明：最大熵模糊聚类联合概率数据关联算法是一种有效的快速数据关联算法，在密集杂波环境中跟踪性能依然