【摘 要】
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提出了一种未知杂波环境下的多目标跟踪算法.该算法通过有限混合模型（Finite mixtrue model,FMM）建立多目标似然函数,其中混合模型参数可通过期望极大化（Expectation maximum,EM
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所
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提出了一种未知杂波环境下的多目标跟踪算法.该算法通过有限混合模型（Finite mixtrue model,FMM）建立多目标似然函数,其中混合模型参数可通过期望极大化（Expectation maximum,EM）算法及模型合并与删除技术得到.由估计的混合模型参数可进一步得到杂波模型估计、目标个数估计以及多目标状态估计.类似基于随机有限集（Random finite set,RFS）的多目标跟踪算法,该算法也可避免目标与测量的关联过程.仿真实验表明,当杂波分布未知并且较复杂时,本文算法的估计效果要明显优
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