【摘 要】
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利用卡尔曼滤波（KF）和交互多模型（IMM）滤波进行传感器多目标测量的建模，在多目标轨迹跟踪中利用JPDAF和神经网络融合算法。轨迹联合和数据融合用于融合轨迹数据时假设，2只传感器追
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利用卡尔曼滤波（KF）和交互多模型（IMM）滤波进行传感器多目标测量的建模，在多目标轨迹跟踪中利用JPDAF和神经网络融合算法。轨迹联合和数据融合用于融合轨迹数据时假设，2只传感器追踪单目标到3只传感器追踪3个目标，在此基础上评估了多个散布式传感器对于单目标、双目标和多目标的测量效能。对于不同滤波器的性能进行了比较，并得到轨迹融合可以很好地逼近真实轨线，优于其他任何传感器目标测量方法。
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