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针对标准标签多伯努利(labeled multi-Bernoulli,LMB)算法只考虑了单个运动模型的问题,提出了一种适用于跳转马尔科夫系统的多模型标签多伯努利(multiple model LMB,MM-LMB)算法。首先对目标状态进行扩展,将多模型思想引入LMB算法得到了新的预测和更新方程,并给出了算法的序贯蒙特卡罗实现。仿真实验表明,MM-LMB算法能对多机动目标进行有效跟踪,在复杂探测环境下跟踪精度优于多模型概率假设密度(multiple model probability hypothe