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基于随机有限集（RFS）的多目标跟踪算法是近年来国际上多传感器信息融合领域的研究热点。分别论述了RFS框架下3种重要的近似滤波器即概率假设密度（PHD）、势化PHD（CPHD）和多目标多伯努利（Me MBer）滤波器的研究进展,并对它们进行了比较和总结;然后,着重梳理了它们在机动目标跟踪、非标准目标跟踪、多传感器融合、多目标跟踪性能评估等方面的研究现状;最后,对相关领域的未来研究方向进行了分析和展望。