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在目前的基于粒子滤波检测前跟踪（PF-TBD）算法中，对粒子的预测通常是根据单一直线运动模型实现的，在目标机动时由于与运动形式相差较大，影响了跟踪效果。为此，提出一种基于模型选择的粒子滤波检测前跟踪（MM-PF—TBD）算法。该算法由已估计出的目标位置，计算相对偏转角，并以此判定目标当前的运动模式，进而选择相应的运动模型对下一时刻的粒子进行预测，显著提高了对粒子预测的精度。理论分析和仿真实验表明，文中所提算法适用于目标不同的运动形式，有效提高了目标机动时的检测和跟踪性能。