摘要：針對在雷達觀測下機動弱小目標的檢測前跟蹤(TBD)問題中,基于序貫蒙特卡洛的勢均衡多伯努利檢測前跟蹤(SMC-CBMeMBer-TBD)算法存在目標的數(shù)目估計不準確及狀態(tài)估計精度隨時間下降的問題,提出了一種基于SMC-CBMeMBer前向后向平滑檢測前跟蹤的改進算法。該算法在預(yù)測和更新過程之間加入多目標粒子群優(yōu)化算法(MOPSO),基于觀測值設(shè)置適應(yīng)度目標函數(shù),使粒子集群向后驗概率密度較為集中的位置分布,緩解了粒子貧乏的問題;在更新步驟之后加入平滑遞歸方法,利用觀測值平滑濾波值,算法運算時間雖有一定延長,但獲得了數(shù)目和狀態(tài)估計精度的提升。仿真實驗表明,與CBMeMBer-TBD方法相比,所提算法在對機動目標數(shù)目估計和目標狀態(tài)估計的準確度等性能上都有所改進。