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摘要
针对基于概率假设密度（probability hypothesis density，PHD）的分布式多传感器多目标跟踪（distributed multi-sensor multi-target tracking，DMMT）存在无法形成航迹、计算复杂度高、目标漏检等问题。本文基于航迹PHD后验估计提出了一种DMMT方法。为此，首先构建了各节点估计航迹间相似性度量矩阵，并采用匈牙利算法实现最优航迹匹配；其次采用协方差逆准则对关联航迹实现并行融合；最后基于概率生成泛函推导了一种鲁棒的DMMT方法。相比基于PHD后验密度的DMMT方法，所提算法具有以下优势：1）可以输出航迹；2）仅需较小的通信代价及计算复杂度；3）解决了DMMT因节点间势分布不一致导致的漏检问题。仿真实验验证了所提算法在目标状态估计精度、计算有效性和实时性方面的优势。
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