【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第9期 364-368页,共5页

【作 者】： 秦彦源 ; 敬忠良 ; 雷明

【摘 要】 在目标准确检测优化的研究中,单传感器联合检测、跟踪和分类算法是一种新型算法,可以同时对目标进行检测、状态估计和类别判断。然而上述算法估计目标数目、状态与类别性能较差。采用多传感器方法对目标进行观测,可以显著提高目标检测、跟踪与分类效果。提出基于粒子概率假设密度（PFPHD）滤波器的多传感器联合检测、跟踪和分类算法。首先通过对各传感器信号进行建模,提取目标的属性量测,然后引入目标的属性信息对目标状态空间进行重新建模,从而得到目标综合状态,最后利用多个传感器的量测对综合状态进行序贯处理。仿真结果表明,与单传感器联合算法相比,上述算法能够更准确判断多目标类别,目标数目估计精度和跟踪精度均提高20%以上,验证了算法的有效性和可行性。