【摘 要】
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针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题，提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的
【机 构】
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杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室
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针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题，提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架，各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计，然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算，最后通过构建自适应混合参数，引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明，与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比，所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。
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