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针对异类传感器信息差异化、标准粒子滤波在检测与跟踪时存在的粒子贫乏等问题,提出了基于RPF的异类传感器检测前跟踪算法。由于标准粒子滤波器容易产生粒子贫乏,无法对检测空间进行有效搜索检测,因此,引入RPF滤波器解决粒子滤波器重采样时的粒子贫乏问题,并在保证跟踪精度的前提下确保跟踪与搜索粒子数目不变;同时利用粒子空间分布特点,通过空间变换的手段实现粒子空间转换与配准,以此实现异类传感器在概率空间的一致表示。对该算法进行仿真,仿真实验结果表明异类跟踪算法优于单一传感器的检测与跟踪性能。