作者：连峰,韩崇昭,刘伟峰,元向辉 单位：中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版：《自动化学报》2010年第07期 页数：12页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFMOTO2010070060 DOC编号：DOCMOTO2010070069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题，本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density，MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合，提出了MM-PHD前向–后向平滑器.为了避免引入复杂的随机有限集(Random finiteset，RFS)理论，本文根据PHD的物理空间(Physical space)描述法推导得到了MM-PHD平滑器的后向更新公式.由于MM-PHD前向–后向平滑器的递推公式中包含有多个积分，因此它在非线性非高斯条件下没有解析的表达形式.故本文又给出了它的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo，SMC)实现.100次蒙特卡洛(Monte Carlo，MC)仿真实验表明，与MM-PHD滤波器相比，MM-PHD平滑器能够更加精确地估计多个机动目标的个数和状态，但MM-PHD平滑器存在一定的时间滞后，并且需要耗费更大的计算代价。

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