多假mhtmat算法实验室代码多重假设追踪 该存储库包含用于多假设跟踪算法的完整实例的 matlab 代码。 代码修改自 多假设跟踪是一种常用的多目标跟踪算法，用于计算机视觉和雷达信号处理。 其性能优于传统的多目标跟踪算法，如JPDA（联合概率数据关联）和GNN（门控最近邻域）。 纸张可在 。

一种针对多目标跟踪的多基雷达系统聚类与功率联合分配算法.pdf

基于FCM聚类的粒子滤波多目标跟踪算法.pdf

这是高斯混合概率假设密度过滤器 (GM-PHD) 的一种实现： B.-N。 Vo，W.-K. Ma，“高斯混合概率假设密度滤波器”，IEEE 信号处理汇刊，第 54 卷，第 11 期，2006 年 11 月，第 4091-4104 页。 提交的内容包括由 Vo & Ma 描述的线性卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器和扩展卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器算法的 Matlab 实现，以及他们论文中描述的模拟问题之一。 Vo & Ma 的算法做了一些修改，但它们是出于技术原因，不会改变滤波器的整体结构。 GM-PHD 滤波器是一种估计测量数据中目标数量和位置的方法。 它的优点包括目标位置不确定性的表示（使用协方差矩阵）以及目标存在的不确定性（使用权重）和更新步骤中数据关联的缺失。 这个实现得到了大量评论，可能对尝试了解 GM-PHD 过滤的人有帮助，但 Vo & Ma 的论文对于理解真正

数篇基于随机有限集的多目标跟踪综述性质的文献

利用背景差分完成目标特征提取，将运动目标的相关信息放入到链表中，通过帧差完成对多目标的跟踪，使用opencv编写。

分布式传感器融合

粒子滤波在单目标跟踪多目标跟踪电池寿命预测中的应用-粒子滤波原理及应用仿真.doc 本帖最后由 huangxu_love 于 2013-7-26 12:50 编辑 推荐一本学习粒子滤波原理的好资料《粒子滤波原理及应用仿真》，本手册主要介绍粒子滤波的基本原理和其在非线性系统的应用。同时本手册最大的优点是介绍原理和应用的同时，给出实现例子的matlab代码程序，方便读者对照公式，理解代码。因此，它是相关方面的研究者快速上手和进入研究领域的快捷工具。同时，对于有一定基础的研究者，可以在本手册提供代码的基础上，做算法进一步改进和深入研究。 如果你有编程或者原理咨询，可以联系我的QQ345194112. 目  录第一部分 原理篇                                                                1第一章 概述                                                                  11.1 粒子滤波的发展历史                                                        11.2 粒子滤波的优缺点                                                         21.3 粒子滤波的应用领域                                                        3第二章 蒙特卡洛方法                                                          42.1 概念和定义                                                                42.2 蒙特卡洛模拟仿真程序                                                     52.2.1硬币投掷实验（1）                                                        52.2.2硬币投掷实验（2）                                                      52.2.3古典概率实验                                                              64.2.4几何概率模拟实验                                                         72.2.5复杂概率模拟实验                                                          72.3 蒙特卡洛理论基础                                                           102.3.1大数定律                                                                  102.3.2中心极限定律                                                              102.3.3蒙特卡洛的要点                                                           112.4 蒙特卡洛方法的应用                                                        132.4.1 Buffon实验及仿真程序                                                      132.4.2 蒙特卡洛方法计算定积分的仿真程序                                          14第三章 粒子滤波                                                              193.1 粒子滤波概述                                                              193.1.1 蒙特卡洛采样原理                                                         193.1.2 贝叶斯重要性采样

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