在激光雷达目标识别中，目标姿态的精确估计可以有效地简化识别过程。现有的PDVA算法主要是针对地面结构化目标而提出的一种3D目标姿态估计方法。该方法利用模型坐标系(MCS)各个坐标轴的正方向向量来确定目标的三维姿态角，其有效性通过实验得到了验证。但该方法在确定MCS各坐标轴的正方向向量时，所消耗的时间比较多，影响了算法的执行效率。文中提出了一种改进的PDVA算法，利用聚类中心邻域判别CCND法来加速MCS各坐标轴的正方向向量的确定过程。采用四种地面军用车模型目标进行了仿真实验，实验结果显示，改进的PDVA算法的平均运行时间约占PDVA算法的66%，极大地提高了目标3D姿态估计的执行效率。