【摘 要】
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针对基于概率假设密度算法（Probability Hypothesis Density,PHD）的高维纯方位多目标跟踪,提出了新型的PHD算法—新型采样准则的基于无迹变换的粒子PHD算法（Unscented Particle
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61573374,No.61503408）, 航空科学基金（No.20130196004）
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针对基于概率假设密度算法（Probability Hypothesis Density,PHD）的高维纯方位多目标跟踪,提出了新型的PHD算法—新型采样准则的基于无迹变换的粒子PHD算法（Unscented Particle PHD based on New Sampling Rule,NSRUP-PHD）.新算法对每个目标设计了基于无迹变换（Unscented Transform,UT）的粒子滤波器,不仅解决了非线性滤波估计的问题,而且还通过高斯混合的方式实现了非高斯噪声估计.此外粒子滤波器提出了一种新
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