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本发明公开了一阶传播的多节点分散式GM‑PHD融合方法，本发明为了研究分散式结构下的融合逻辑,在高斯混合概率假设密度估计器(GM‑PHD)的基础上，在传感器每个时刻只与相邻传感器进行单次通信的条件下,提出了一种多传感器分散式融合算法框架，实现了一阶传播的多节点分散式GM‑PHD融合算法。本发明配置结构明了，鲁棒性强，可广泛应用于多目标跟踪领域。

本发明涉及信息安全技术，尤其涉及一种基于高斯分布的系统偏差的目标点迹融合方法，步骤为：将雷达传感网中传感器测量进行立体几何投影，将其转换到同一坐标系中；从雷达传感网中读取传感器中数据，数据包括目标的位置的坐标数据的测量值和传感器坐标数据；通过测量值及目标坐标参数表示计算雷达传感网系统偏差；通过假设系统偏差服从高斯分布，利用最大似然函数估计法获取优化目标函数；通过优化目标函数利用最大梯度上算法获取目标坐标位置；解决的了目前当雷达系统偏差较大时，最小二乘法无法精确定位目标的情况，通过假设偏差服从高斯分布，利用最大似然函数估计法，更精确地确定了雷达传感网中的目标位置。