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针对传统PHD/CPHD (probability hypothesis density/cardinalized probability hypothesis density)滤波在对未知运动参数(如机动参数,过程噪声参数等)及未知新生目标等复杂环境下跟踪多目标时性能低的问题,提出了一种自适应网格驱动PHD/CPHD滤波算法.首先,对跟踪区域进行网格初始划分;然后,根据量测信息进行新生目标识别,并更新网格权重,根据权重进行网格区域收缩以提取目标状态;最后,提出依据目标速度进行网格扩张的方法,以自适