作者：杨威,付耀文,黎湘,龙建乾 单位：中国科学院;国家自然科学基金委员会 出版：《中国科学:信息科学》2012年第07期 页数：14页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFPZKX2012070100 DOC编号：DOCPZKX2012070109 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对场景中存在新目标出现、旧目标消失(即目标数目变化)和密集杂波的复杂情形，利用多模型概率假设密度滤波器(MMPHDF)在多机动目标联合检测与跟踪上的优势，加入类别辅助信息，提出了一种多机动目标联合检测、跟踪与分类算法.该算法的基本思想是在MMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量，用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数，提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力，从而改善了目标数目及状态的估计精度；在更新目标状态后，对目标属性信息进行更新，更为精确的目标数目及状态估计又保证了目标分类性能.本文给出了该算法的粒子实现方法.仿真结果验证了上述结论。

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