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针对单传感器跟踪系统的缺陷,提出了基于粒子概率假设密度(PHD)滤波的多传感器多目标跟踪算法.这种算法不仅避免了多传感器多目标跟踪的数据关联问题,而且在漏检、目标密集、航迹交叉、小范围内目标数多的杂波环境下能够稳定、精确地估计目标状态和目标数.仿真实验比较了单传感器粒子PHD滤波与多传感器的粒子PHD滤波的跟踪性能,验证了该方法的跟踪性能和精度.  相似文献   
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