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针对PHD-TBD算法存在目标数目估计不准,以及对交叉目标状态估计误差较大的缺点,提出了PHD—TBD的改进算法,通过推导更准确的PHD—TBD算法粒子权重更新表达式,实现对目标数目的准确估计;同时利用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)拟合PHD-TBD中重采样后的粒子分布,通过期望最大化算法(expectation maximum,EM)估计混合模型的参数,即可提取目标的状态。通过仿真实验表明,改进算法能够更准确地估计目标的数目和状态。