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摘要
随着传感器分辨率的提高,扩展目标跟踪已成为了一个研究热点,概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波是一种基于随机有限集理论的多目标跟踪滤波,突破了传统的基于数据关联的多目标跟踪算法带来的组合爆炸问题,在多目标跟踪领域广受关注。主要介绍了扩展目标跟踪的研究现状,研究了将PHD滤波应用于多扩展目标跟踪的关键技术,并探讨分析了基于PHD滤波的多扩展目标跟踪中存在的问题和研究方向。
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随着传感器分辨率的提高,扩展目标跟踪已成为了一个研究热点,概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波是一种基于随机有限集理论的多目标跟踪滤波,突破了传统的基于数据关联的多目标跟踪算法带来的组合爆炸问题,在多目标跟踪领域广受关注。主要介绍了扩展目标跟踪的研究现状,研究了将PHD滤波应用于多扩展目标跟踪的关键技术,并探讨分析了基于PHD滤波的多扩展目标跟踪中存在的问题和研究方向。
