【摘 要】
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对于相控阵雷达方向余弦量测,采用扩展卡尔曼概率假设密度（extended Kalman probability hypothesis density,EK-PHD）滤波进行多目标跟踪时,存在目标数估计偏高和目标状态估计
【机 构】
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北京航空航天大学电子与信息工程学院
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对于相控阵雷达方向余弦量测,采用扩展卡尔曼概率假设密度（extended Kalman probability hypothesis density,EK-PHD）滤波进行多目标跟踪时,存在目标数估计偏高和目标状态估计准确度低的问题。针对上述问题,提出了一种新的多目标跟踪算法——无偏转换量测概率假设密度（unbiased converted measurements PHD,UBCM-PHD）滤波算法。该算法采用方向余弦量测下的量测转换方法,保留了更多的量测信息;同时对转换后的量测偏差进行补偿,使量测转换
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