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针对杂波环境下的机动目标跟踪问题，给出了目标状态与类型的联合概率密度表示，并证明了目标的状态量测预测密度函数服从高斯混合分布。根据这一性质，为每一类目标分别建立对应的类跟踪门，从而实现更有效的量测到航迹的数据关联。滤波过程使用高斯混合加权卡尔曼滤波器，避免了机动目标跟踪过程中的机动检测问题。在仿真实例中，对比三种算法的跟踪结果进一步显示了本文算法的有效性。