【摘 要】
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针对高斯混合概率假设密度（GMPHD）滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出了一种改进的最佳拟合高斯（BFG）与GMPHD结合的BFG-GMPHD算法。算法对BFG近似方式做出改进,通过匹配状态转移
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针对高斯混合概率假设密度（GMPHD）滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出了一种改进的最佳拟合高斯（BFG）与GMPHD结合的BFG-GMPHD算法。算法对BFG近似方式做出改进,通过匹配状态转移的均值和协方差矩阵来近似多个目标动态模型中的状态转移矩阵和过程噪声的协方差矩阵,实现了滤波器与不同动态模型的匹配;在对BFG分布进行递推时,引入了模型概率更新过程,解决了BFG仅依赖于先验信息的问题。仿真实验表明：改进后的算法能滤除传感器数据中的杂波干扰,有效匹配目标运动模型的变化,更加准确地估计出目标的数目和状态
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