本文描述了一種稱(chēng)為m-最佳S-D(即m—最佳s維)的新數(shù)據(jù)互聯(lián)算法，這種算法在0(mSkn3)(m個(gè)分配，長(zhǎng)度為n的s≥3個(gè)序列，K次松弛）時(shí)間內(nèi)得到對(duì)于" 維分配問(wèn)題的（近似）m- 最佳結(jié)果。m-最佳S 維算法應(yīng)用于以下的跟蹤問(wèn)題：要么傳感器是同步的，要么傳感器和’ 或目標(biāo)運(yùn)動(dòng)非常緩慢。此項(xiàng)工作的意義在于m-最佳S-D分配算法（以滑窗模式）可以通過(guò)避免所需列舉的令人不堪忍受的指數(shù)數(shù)目的聯(lián)合假設(shè)，從而有效實(shí)現(xiàn)次優(yōu)多假設(shè)跟蹤(MHT)算法。
本文首先描述了m- 最佳S-D所應(yīng)用的一般問(wèn)題。特別是根據(jù)來(lái)自" 個(gè)傳感器的視線(LOS)即不完全位置）量測(cè)，求取完全位置量測(cè)集合，即通過(guò)求解一個(gè)靜態(tài)S-D分配問(wèn)題可得到第.、第2、…第m個(gè)最佳（在似然意義下）完全量測(cè)集合。使用用于得到m-最佳S-D分配解的聯(lián)合似然函數(shù)，就可用類(lèi)似JPDA（聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)）技術(shù)來(lái)度量復(fù)合量測(cè)的正確概率。來(lái)自連續(xù)掃描的復(fù)合量測(cè)序列以及它們相應(yīng)的概率，輪流用于一個(gè)動(dòng)態(tài)2-D分配算法的狀態(tài)估計(jì)器中，以估計(jì)隨著時(shí)間變化的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)狀態(tài)。基于一個(gè)似然函數(shù)獲得動(dòng)態(tài)分配權(quán)系數(shù)，此似然函數(shù)包含了從（靜態(tài)）m- 最佳S-D 分配解中得到的“真實(shí)”復(fù)合量測(cè)概率。通過(guò)把m-最佳S-D分配的解法用于一個(gè)仿真的多目標(biāo)被動(dòng)傳感器航跡起始與航跡維持問(wèn)題，展示了m- 最佳S-D分配解法的優(yōu)點(diǎn)，其中仿真問(wèn)題由來(lái)自多個(gè)(s=7)同步高頻方位探測(cè)傳感器的多個(gè)采樣時(shí)刻LOS 量測(cè)構(gòu)成。