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目标跟踪与分类是现代跟踪系统的基本功能,不同的数据特性使得传统研究经常忽视两者之间的联系而将其分开处理。联合跟踪与分类研究则充分利用两者之间的耦合关系,使之互为补充,达到提高各自精度的目的。在分析联合跟踪与分类算法基本原理的基础上,按机理将其分为基于贝叶斯推理、D-S理论和贝叶斯风险框架下的联合跟踪与分类算法,并对三种框架下的算法进行了综述与性能比较。指出了联合跟踪与分类算法研究存在的问题及进一步研究的方向。