【摘 要】
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为了解决杂波和漏检下多目标的联合跟踪与分类问题,提出了模型类型匹配概率假设密度（probability hypothesis density,PHD）滤波器,同时将其与多传感器的可转移信度模型（transfer
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
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为了解决杂波和漏检下多目标的联合跟踪与分类问题,提出了模型类型匹配概率假设密度（probability hypothesis density,PHD）滤波器,同时将其与多传感器的可转移信度模型（transferable belief model,TBM）框架相结合,并用多个运动学雷达和粒子滤波递推实现。该算法对飞行器的先验信息进行估计,从而替代了属性传感器。在预测阶段,根据模型和类型对PHD滤波器进行粒子匹配;传感器得到观测结果后进行粒子权重的更新;再根据粒子对应的权重得到目标的后验状态-模型-类型分布;
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