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1)  probability hypothesis density
概率假设密度
1.
An approach is introduced to solve the problem with computational complexity is to track only the first moment of the joint distribution, the probability hypothesis density (PHD), the integral of this distribution ove.
文章介绍一种可以解决计算量问题的方法,只需计算联合分布的一阶矩——概率假设密度(PHD),PHD在任意区域S上的积分是S内目标数的期望值。
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2)  probability hypothesis density PHD
概率假设密度PHD
3)  PHD filter
概率假设密度(PHD)滤波
4)  probability hypothesis density filter
概率假设密度滤波
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5)  particle probability hypothesis density filter
粒子概率假设密度滤波算法
1.
A new multi-target tracking (MTT) algorithm called the kernel particle probability hypothesis density filter (KP-PHDF) is proposed for MTT applications.
提出一种新的多目标跟踪算法:核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。
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6)  Rao-Blackwellized particle probability hypothesis density filter
Rao-Blackwellized粒子概率假设密度滤波算法
1.
In this article, a new random set based on the probability hypothesis density filtering algorithm called the Rao-Blackwellized particle probability hypothesis density filter (RBP-PHDF) is proposed for multi-target tracking (MTT) application.
针对多目标跟踪(MTT),提出一种新的基于随机集的滤波算法,称为Rao-Blackwellized粒子概率假设密度滤波算法(RBP-PHDF)。
补充资料：密度假设


密度假设
density hypothesis

　　【补注】其他参考文献见密度方法(山璐ityn坦t址对)，亦见素数分布(曲川bution ofp~n切nbe巧). 设从是上面(2)中的二重和，则A.H.BHH0rpa·月。。(「AI」，【A21)和E.B幻mbieri(IA3])得到的估计(E。叮山记对·B朋。r岁v旧B定理(B幻mbieri一V加。g妞dov tl袱〕-咖))分别是 从<<介，一，“斗·(Tfogk)C。￡一‘和 从<1/2开始被部分地证明了. 对于D侧改亚tL函数 ;‘_二、_寻x(n，介) 儿ts，X)=占‘’、二 陀二In-的零点个数N位，T，x)，其中尤(n，k)是模k的特征，提出了一个类似的密度假设.它的均值形式为 :点产(“，T，x)‘“(kT)’‘’一‘，“，(，) 艺艺N(。，了，广)成。(尸T)’‘，一，十￡，(2) k‘口x.刀rd几这里x’是模k的原特征. Diri比山tL函数的密度假设用于算术级数中的素数分布理论.
　　
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