简介：针对传统多目标概率假设密度（PHD）滤波器在低检测概率情况下跟踪精度低和失跟率高的问题,提出了一种改进的概率假设密度滤波算法。该算法利用高斯混合PHD（GM-PHD）滤波器进行PHD预测和PHD更新,处理过程中通过修正上一拍权值大的高斯项,并在处理当前拍时保证其权值的稳定性,以保证算法的高精度。仿真结果表明,在低检测概率情况下,该算法可较好估计目标数和目标状态。与传统GM-PHD滤波器比,该算法跟踪精度大幅提高。
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