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中文摘要：
被动传感器探测因其良好的隐蔽性、抗攻击和抗干扰等优点，已成为现代防御系统的研究热点。本项目重点研究被动多传感器下的目标跟踪及量测数据关联等关键问题，取得了一系列创新性研究成果。（1）针对单目标跟踪，研究了高斯滤波和粒子滤波，提出的修正IEKF以及QMC-GPF算法有效改善了观测非线性条件下的滤波性能。（2）针对机动目标跟踪，提出了基于交互多模型、曲线模型自适应以及修正输入估计等算法，有效提高了强机动目标跟踪精度。（3）针对多目标跟踪，重点研究了基于随机集理论的多目标跟踪算法。改进的多模型粒子PHD算法实现了PHD框架下的输入交互，改进的CPHD滤波算法通过对权值进行动态分配有效解决了传统CPHD中固有的目标漏检问题，基于模糊聚类的航迹维持算法通过引入多帧信息有效提高了随机集滤波的航迹维持性能。（4）针对量测数据关联，改进的拉格朗日松弛算法通过修正代价函数以及优化松弛过程，有效提高了关联精度和关联效率。本项目圆满完成了项目申请书既定的研究内容，研究成果对于构建被动多传感器目标跟踪的理论体系具有重要的意义，并在武器装备和防御系统的推广应用方面具有重要的价值。
结论摘要：
英文主题词Passive multi-sensor; Target tracking; Particle filter; Random finite set
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