作者：杨可,傅忠谦,王剑亭,林日钊 单位：中国科学院电子学研究所;国家自然科学基金委员会信息科学部 出版：《电子与信息学报》2012年第06期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZYX2012060170 DOC编号：DOCDZYX2012060179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 多传感器情况下的多目标概率假设密度(PHD)滤波是建立在假设模型上实现的。该文用随机有限集(RFS)方法描述多目标状态空间和传感器量测空间，分析了多传感器通用假设模型下的探测概率、似然函数和杂波分布，在此基础上利用概率产生泛函(PGFL)推导出了多传感器PHD滤波递归式，进而提出粒子标记法多传感器贯序蒙特卡洛PHD(SMC-PHD)滤波等价实现算法，降低了多传感器PHD滤波的计算复杂度。最后给出了算法的具体实现，得到了良好的多目标数目和可跟踪多目标状态的估计。

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