作者：郭云飞,潘金星 单位：东北大学 出版：《控制与决策》2018年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFKZYC2018010230 DOC编号：DOCKZYC2018010239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《异步采样下的多红外传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC2015年第05期 徐琼燕,吴印华 《多传感器高斯混合PHD融合多目标跟踪方法》PDF+DOC2017年第06期 申屠晗,薛安克,周治利 《基于数据压缩的多传感器PHD滤波算法》PDF+DOC2011年第02期 谭顺成,王国宏,徐海全,王娜 《一种基于随机集的目标跟踪算法研究》PDF+DOC2010年第02期 杨学锋,白剑林 《一种新的目标跟踪算法研究》PDF+DOC2009年第03期 齐立峰,冯新喜,惠小平,白剑林 《时间偏差校准分布式多传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC2020年第04期 李松,程咏梅,王会宾,高仕博 《多传感器序贯势分布概率假设密度滤波》PDF+DOC2012年第06期 章飞,孙睿 《纯方位被动多传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC2012年第05期 李彬彬,冯新喜,李鸿艳,宁宣杰 《多传感器多目标跟踪算法仿真平台设计与实现》PDF+DOC2009年第05期 史英杰,彭冬亮 《基于ET-GM-PHD的多传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC2013年第10期 刘丽娟,刘国栋

    • 针对多传感器协同探测多个低可观测目标问题，提出一种基于强度叠加的多传感器高斯混合概率假设密度(SIM-GM-PHD)滤波器，并提出目标状态的两步提取策略.首先，利用跟踪门对预测强度函数中每个高斯分量选择有效传感器集合；然后，利用各传感器量测数据更新其对应的高斯分量，叠加所有传感器的局部后验强度以及全局漏检强度得到融合后验强度；最后，提出目标状态的两步提取策略对目标的个数与状态进行估计.仿真结果验证了所提出算法的有效性。

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