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运动目标在未知的时间段内可能做未知的随机运动,给多目标的视觉跟踪带来影响。在分析多目标跟踪模型的基础上,提出一种基于马尔科夫数据关联修补的未知目标跟踪算法。首先通过建立多目标马尔科夫跟踪模型,在处理每次新的数据扫描时,利用先前的扫描,并根据新的观测跟踪数据对之前的数据进行关联修补;然后利用可修复的关联特征建立最有可能的数据关联,从而进一步地完成对未知多目标的跟踪。最后通过仿真验证了修补方法的有效性和优越性。