【摘 要】
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针对检测概率未知的多目标跟踪场景中跟踪性能会受目标检测概率估计结果影响的问题，提出了一种对未知检测概率实时估计的MeMBer跟踪算法．采用Beta分布对未知检测概率进行建模，然后通过测量分类来区分目标性质并实现对检测概率的实时估计，利用多伯努利随机有限集跟踪算法实现多目标跟踪．仿真结果表明，在检测概率未知情况下该算法有良好的多目标跟踪效果，能对未知检测概率进行实时估计；与传统MeMBer算法相比，
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目（62001512）； 军队“双重”建设项目；
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针对检测概率未知的多目标跟踪场景中跟踪性能会受目标检测概率估计结果影响的问题，提出了一种对未知检测概率实时估计的MeMBer跟踪算法．采用Beta分布对未知检测概率进行建模，然后通过测量分类来区分目标性质并实现对检测概率的实时估计，利用多伯努利随机有限集跟踪算法实现多目标跟踪．仿真结果表明，在检测概率未知情况下该算法有良好的多目标跟踪效果，能对未知检测概率进行实时估计；与传统MeMBer算法相比，该算法在低检测概率下的检测概率估计精度更高且更加稳定．
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