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摘 要：
針對傳統群目標跟蹤算法在點群共存場景下跟蹤精度低的問題，提出了可以同時對點目標和群目標進行跟蹤的軌跡泊松多伯努利混合（trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture， TPMBM）濾波算法。該算法對目標的狀態(tài)空間進行擴展，在標準點目標和群目標模型的基礎上引入關于目標類別的概率信息，通過TPMBM濾波器的預測和更新過程實現對目標類別的判斷和對目標運動狀態(tài)的估計。（剩余20267字）
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適用于點群共存場景的TPMBM跟蹤算法
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