【摘 要】
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针对传感器低检测概率下多目标跟踪的问题,提出了一种概率假设密度(PHD)滤波平滑器,并给出了该平滑器的高斯混合(GM)形式.综合运用前向PHD滤波递推与后向平滑两个步骤,改善了
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针对传感器低检测概率下多目标跟踪的问题,提出了一种概率假设密度(PHD)滤波平滑器,并给出了该平滑器的高斯混合(GM)形式.综合运用前向PHD滤波递推与后向平滑两个步骤,改善了多目标跟踪系统对目标误跟踪的情况.通过仿真结果说明,经过平滑的PHD滤波与未经平滑的PHD滤波相比,在目标数目与状态的估计精度上得到了明显的提高.
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