作者：郝燕玲 孟凡彬 周卫东 孙枫 欧阳泰山随机有限集多目标跟踪高斯混合概率假设密度
摘要：在多目标跟踪中,在观测数据存在关联的不确定、检测的不确定、噪声和虚警情形下,同时估计出随时间变化的目标数及目标状态,高斯混合概率假设密度（GMPHD）提供了一种有效的方法。PHD滤波不存在解析解,而GMPHD滤波提供了PHD递推的解析解。仿真结果表明,GMPHD滤波能稳健的跟踪目标数未知或时间变化时的目标状态和目标数。
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