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针对无序量测条件下多目标跟踪问题,提出了一种适用于线性系统的单步滞后无序量测滤波算法（OOSM-GMPHD）。在前向预测框架内,以高斯混合概率假设密度（GMPHD）滤波器为基础滤波算法,对每一高斯分量分别用延迟到达的量测与等价量测进行预测、更新,经剪枝与合并等步骤获得最终的目标数量与状态估计。仿真结果表明：算法可有效消除无序量测的影响,准确估计多目标数目和状态。