【摘 要】
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针对多机动目标跟踪中采用统一固定模型转移概率的问题,提出一种在线估计模型转移概率的自适应多模型PHD滤波（AIMM-PHD）。首先保留模型的采样粒子及其似然度;其次根据粒子的分
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针对多机动目标跟踪中采用统一固定模型转移概率的问题,提出一种在线估计模型转移概率的自适应多模型PHD滤波（AIMM-PHD）。首先保留模型的采样粒子及其似然度;其次根据粒子的分类结果,计算出每个目标对应每个模型的状态输出;最后将输出交替作为模型输入进行滤波,计算出目标的模型转移概率。实验表明：相较于IMM-PHD,所提AIMM-PHD有较低的OSPA误差,目标个数估计更准确,且时间只增加了8.1%,从而证明了该算法的有效性。
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