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針對高斯混合概率假設密度（ GM-PHD）濾波器未檢查一對一假設以及難以跟蹤跨越目標的問題，在其基礎上提出一種約束權(quán)重的改進多目標跟蹤方法。通過構(gòu)建權(quán)重矩陣，從所有生成的目標中尋找權(quán)重最大的目標。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，并使歸一化和權(quán)重約束迭代進行。在GM-PHD濾波器的更新步驟中生成目標的相應權(quán)重，完成濾波操作。通過蒙特卡羅仿真對該方法進行評估，檢測有雜波、不同目標速度和不同幀率情況下的濾波器性能，分別對穿越和密集的目標進行仿真。實驗結(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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