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针对高斯混合概率假设密度（ GM-PHD）滤波器未检查一对一假设以及难以跟踪跨越目标的问题，在其基础上提出一种约束权重的改进多目标跟踪方法。通过构建权重矩阵，从所有生成的目标中寻找权重最大的目标。根据权重关系，重新归一化除最大权重外所有行的目标，并使归一化和权重约束迭代进行。在GM-PHD滤波器的更新步骤中生成目标的相应权重，完成滤波操作。通过蒙特卡罗仿真对该方法进行评估，检测有杂波、不同目标速度和不同帧率情况下的滤波器性能，分别对穿越和密集的目标进行仿真。实验结果表明，与使用GM-PHD滤波器和基于序贯蒙特卡洛概率假设密度（ SMC-PHD）滤波器的方法相比，该方法整体跟踪性能较优。
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