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概率假设密度粒子滤波（P-PHD）以粒子集形式反映目标的状态信息，是一种有效的多目标跟踪方法，其关键步骤是从粒子集中准确提取多目标状态信息。提出一种免聚类概率假设密度粒子滤波多目标状态提取方法，通过分解P-PHD迭代更新过程，筛选疑似真实目标量测类别，并重新分配粒子集，根据新粒子集直接提取目标状态，可避免粒子中心聚类和粒子峰值提取过程。仿真结果表明该方法具有较高状态提取精度。