提出异步多传感器分布式多假设跟踪方法

Ryan Draves 等提出一种在异步多传感器网络中进行分布式多假设跟踪（MHT）的多目标跟踪方法，通过对传感器级航迹的组合进行推理，以处理目标聚集场景并支持分布式数据融合的信息谱系汇总。该论文已被 2026 年 IEEE 多传感器融合与集成国际会议（MFI，Plzeň）接收。 在基于卫星星座的跟踪场景评估中，该方法相比采用全局最近邻关联的参考跟踪器，提升了估计精度与数据关联质量。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。