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对基于演化网络的群目标跟踪方法进行了研究.演化网络模型为描述群目标的分裂合并运动提供了一种有效的方法.与传统的群结构确定性更新方法不同,该方法利用群结构的不确定性估计方法,将群结构作为目标状态的一部分,形成扩展状态.基于粒子滤波框架,群结构的不确定性估计算法可提供群结构出现的概率信息,从而更好地反映出群结构的变化趋势.实验结果显示,该算法在群目标进行合并和分离的运动下均保存较好的跟踪和群结构估计效果.