【摘 要】
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针对高斯混合概率密度（Gaussian mixture probability hypothesis density,GM-PHD）滤波器存在新生目标在整个检测区域随机出现位置难以确定的问题,实现了一种基于量测驱动目标
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针对高斯混合概率密度（Gaussian mixture probability hypothesis density,GM-PHD）滤波器存在新生目标在整个检测区域随机出现位置难以确定的问题,实现了一种基于量测驱动目标新生概率密度函数算法,每个扫描周期接收到新的量测信息自适应生成目标强度函数,记录存活目标强度函数,从而实现自适应区分存活目标的强度函数和新生目标,提高算法精度。利用多目标位置追踪仿真数据以及实测海豚哨声信号频率对算法进行了测试,最优子模式分配函数（optional sub pattern a
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