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針對(duì)高斯混合概率假設(shè)密度（ GM-PHD）濾波器未檢查一對(duì)一假設(shè)以及難以跟蹤跨越目標(biāo)的問題，在其基礎(chǔ)上提出一種約束權(quán)重的改進(jìn)多目標(biāo)跟蹤方法。通過構(gòu)建權(quán)重矩陣，從所有生成的目標(biāo)中尋找權(quán)重最大的目標(biāo)。根據(jù)權(quán)重關(guān)系，重新歸一化除最大權(quán)重外所有行的目標(biāo)，并使歸一化和權(quán)重約束迭代進(jìn)行。在GM-PHD濾波器的更新步驟中生成目標(biāo)的相應(yīng)權(quán)重，完成濾波操作。通過蒙特卡羅仿真對(duì)該方法進(jìn)行評(píng)估，檢測(cè)有雜波、不同目標(biāo)速度和不同幀率情況下的濾波器性能，分別對(duì)穿越和密集的目標(biāo)進(jìn)行仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與使用GM-PHD濾波器和基于序貫蒙特卡洛概率假設(shè)密度（ SMC-PHD）濾波器的方法相比，該方法整體跟蹤性能較優(yōu)。
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