【摘 要】
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针对低信噪比条件下机动目标实时检测与跟踪问题，提出一种改进的基于多模型粒子滤波的检测前跟踪（MMPF-TBD）方法。通过滑窗平均法判断粒子集是否受上一时刻目标估计结果的影响，当
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,杭州电子科技大学信息与控制研究所
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针对低信噪比条件下机动目标实时检测与跟踪问题，提出一种改进的基于多模型粒子滤波的检测前跟踪（MMPF-TBD）方法。通过滑窗平均法判断粒子集是否受上一时刻目标估计结果的影响，当判断值超过设定阈值时，则根据上一时刻的目标检测概率与状态估计分布添加新粒子集，再用扩展后的粒子集对目标进行检测与估计。与现有方法的仿真比较表明，本文所提的改进方法能够有效地解决粒子退化问题，并在满足系统实时性的前提下，提高了对于机动微弱目标的检测概率和跟踪精度。
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