作者：秦彦源,敬忠良,雷明 单位：中国航天科工集团公司第十七研究所 出版：《计算机仿真》2014年第09期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJZ2014090810 DOC编号：DOCJSJZ2014090819 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 在目标准确检测优化的研究中，单传感器联合检测、跟踪和分类算法是一种新型算法，可以同时对目标进行检测、状态估计和类别判断。然而上述算法估计目标数目、状态与类别性能较差。采用多传感器方法对目标进行观测，可以显著提高目标检测、跟踪与分类效果。提出基于粒子概率假设密度(PFPHD)滤波器的多传感器联合检测、跟踪和分类算法。首先通过对各传感器信号进行建模，提取目标的属性量测，然后引入目标的属性信息对目标状态空间进行重新建模，从而得到目标综合状态，最后利用多个传感器的量测对综合状态进行序贯处理。仿真结果表明，与单传感器联合算法相比，上述算法能够更准确判断多目标类别，目标数目估计精度和跟踪精度均提高20%以上，验证了算法的有效性和可行性。

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