作者：詹锟,蒋宏,赵天衢,于耀中 单位：中国航天科工防御技术研究院;中国宇航学会;中国系统工程学会 出版：《系统工程与电子技术》2016年第10期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXTYD2016100030 DOC编号：DOCXTYD2016100039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为了解决杂波和漏检下多目标的联合跟踪与分类问题，提出了模型类型匹配概率假设密度(probability hypothesis density，PHD)滤波器，同时将其与多传感器的可转移信度模型(transferable belief model，TBM)框架相结合，并用多个运动学雷达和粒子滤波递推实现。该算法对飞行器的先验信息进行估计，从而替代了属性传感器。在预测阶段，根据模型和类型对PHD滤波器进行粒子匹配；传感器得到观测结果后进行粒子权重的更新；再根据粒子对应的权重得到目标的后验状态-模型-类型分布；这些PHD滤波器可以同时得到目标的状态和类型；结合TBM和航迹粒子标签算法，得到多个传感器的融合结果。仿真表明，本文提出的模型类型匹配PHD滤波器的性能比传统多模型PHD滤波器更精确，同时多传感器的TBM框架也全面提升了算法的性能。

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