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融合噪声抑制与模型优化：传感器噪声下H-PMHT算法的理论突破与实践应用.docx

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融合噪声抑制与模型优化：传感器噪声下H-PMHT算法的理论突破与实践应用

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在多目标跟踪领域，H-PMHT（HistogramProbabilisticMulti-HypothesisTracker）算法作为一种重要的参数化检测前跟踪算法，凭借其在处理弱目标和低信噪比环境下的出色表现，占据着关键地位。它能够有效整合多帧数据，通过联合检测与跟踪，在复杂背景中提取目标轨迹，为后续的目标分析和决策提供有力支持，在军事、安防、交通等众多领域有着广泛应用。

在实际应用中，传感器噪声是不可避免的问题。传感器在采集数据时，会受到电子元件热运动、外界

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