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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。