【摘 要】
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在多目标跟踪环境下,粒子概率假设密度（P-PHD）因杂波、漏检和非线性情况,导致滤波精度不高,跟踪发散,对此问题提出一种基于数值积分粒子概率假设密度滤波算法。利用数值粒子滤
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在多目标跟踪环境下,粒子概率假设密度（P-PHD）因杂波、漏检和非线性情况,导致滤波精度不高,跟踪发散,对此问题提出一种基于数值积分粒子概率假设密度滤波算法。利用数值粒子滤波（QPF）实现概率假设密度（PHD）,用数值卡尔曼滤波（QKF）算法得到更好的重要性密度函数,并从中采样得到粒子,使粒子的分布更接近真实的概率假设密度分布。试验仿真表明,与粒子概率假设密度和容积粒子概率假设密度滤波算法相比,所提算法的滤波精度和稳定性明显提高。
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