【摘 要】
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CPHD（Cardinalized Probability Hypothesis Density）滤波是一种杂波环境下可变目标数的多目标跟踪算法,该文针对算法中存在的目标漏检问题提出一种改进算法,该算法在高斯混合
【基金项目】
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国家自然科学基金(60871074)资助课题
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CPHD（Cardinalized Probability Hypothesis Density）滤波是一种杂波环境下可变目标数的多目标跟踪算法,该文针对算法中存在的目标漏检问题提出一种改进算法,该算法在高斯混合框架下实现贝叶斯递归,通过对各个高斯分量进行标记,对目标进行航迹关联,在此基础上对修剪合并后各个高斯分量的权值进行两次分配。首先对超过检测门限的高斯分量权值进行分配,有效解决了目标漏检问题,然后基于一个目标只可能产生一个观测的事实进行第2次分配,改善了目标发生交叉时的算法性能。实验结果表明,所提方
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