摘要：为解决传感器观测数据具有不确定性和模糊性的多目标跟踪问题，首先给出了模糊观测的随机子集表示及其似然函数构造方法；然后利用所构造的似然函数，并结合概率假设密度（PHD）滤波器来实现模糊观测的多目标跟踪．仿真结果显示，标准PHD滤波器在模糊观测下会出现目标数目估计不准确的问题．针对这一问题，在分析了该问题产生原因的基础上，通过改进PHD滤波器的更新过程，提出了一种单量测独立更新的PHD滤波方法．仿真结果表明，在模糊观测下，改进算法能得到比标准PHD滤波方法更准确的目标数目估计和更高的跟踪精度．

关键词：多目标跟踪 模糊观测 有限集统计理论 概率假设密度滤波 粒子滤波 

单位：空军工程大学工程学院 西安710038 空军工程大学理学院 西安710051