【摘 要】
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针对强杂波背景下传统多目标检测前跟踪方法目标数目估计误差大、 状态估计精度严重下降的问题, 基于势化概率假设密度（CPHD）滤波理论提出一种多普勒雷达多目标检测前跟踪（TBD）方
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目（2014M562632）
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针对强杂波背景下传统多目标检测前跟踪方法目标数目估计误差大、 状态估计精度严重下降的问题, 基于势化概率假设密度（CPHD）滤波理论提出一种多普勒雷达多目标检测前跟踪（TBD）方法.该方法在建立脉冲多普勒雷达多目标TBD观测模型的基础上, 通过推导基于多普勒量测及具有幅度信息的扩维CPHD预测和更新方程, 对目标状态和数目进行估计.在CPHD更新时, 首先对目标位置更新, 然后序贯使用多普勒量测进行二次更新, 并采用高斯混合（Gaussianmixture）近似方法实现, 提高估计精度和准确性.仿真结果表
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