【摘 要】
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针对现有多个弱小目标检测前跟踪（track-before-detect，TBD）算法存在的跟踪精度低，算法复杂度高等问题，提出一种新的基于概率假设密度（probability hypothesis density，PHD）的TBD算法
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院,中国人民解放军95972部队
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针对现有多个弱小目标检测前跟踪（track-before-detect，TBD）算法存在的跟踪精度低，算法复杂度高等问题，提出一种新的基于概率假设密度（probability hypothesis density，PHD）的TBD算法。所提算法通过高斯粒子滤波对PHD中的各高斯项进行递归运算、进行多帧能量累积，并提取高斯项的均值为目标的状态，达到检测与跟踪多个弱小目标的目的。算法在随机集滤波框架下完成未知数目的多个弱小目标跟踪，不仅充分利用粒子滤波的非线性估计能力，同时避免了传统算法利用模糊聚类进行目标状
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