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过滤算法的一个新多目标，作为 Gaussian 和概率假设密度(GSPHD ) 称为过滤器，为追踪模型的非线性的 non-Gaussian 被建议。如果状态的起始的优先的紧张是 Gaussian 或能作为Gaus西安和被识别，算法的分析结果证明在任何随后的时间步的以后的紧张在假设下面仍然是 Gaussian 和州的噪音，测量噪音，目标卵紧张，新目标出生紧张，目标幸存概率，和察觉概率都是 Gaussian 和。分析也证明存在 Gaussian 混合概率假设密度(GMPHD ) 过滤器，为处理 non-Gau