本文研究基于IMMJPDA 算法的多机动目标跟踪，并对IMMJPDA 算法中聚矩阵的构成进行了改进。当目标
采用不同模型时，将产生多个相互独立的聚矩阵和可行矩阵，同时得到相应的可行矩阵的条件概率。最后利用模型
概率对上述条件概率进行加权求和得到关联概率。改进后的IMMJPDA 算法在RMSE 超调性能上有了一定的提高。

联合概率数据关联（JPDA） X Y O Z2 Z1 Z3 量测 虚警 目标

matlab的代码在相机上实现活动功能跟踪 此存储库包含和中描述的基于事件的功能跟踪方法的MATLAB实现。 该代码已经过测试，可以在MATLAB 2017b上运行。 数据 我们在data文件夹中提供了将事件数据从ROS bag转换为MATLAB mat文件的功能。 目前，正在测试来自和的数据。 或和或函数对于生成数据和不变形地图资料文件是必不可少的。 您必须根据相机校准是使用弧度失真模型（例如事件相机数据集）还是等距失真模型（例如MVSEC）来选择适当的不失真贴图功能。 请注意，您将需要具有预编译的发行版的。 假设您在数据文件夹中有boxes_6dof.bag文件，则提取代码可以按以下方式运行： load_folder = 'data'; save_folder = 'data'; extract_ros_data('boxes_6dof', load_folder, save_folder) 对于radtan失真模型，未失真映射在MATLAB中生成，如下所示： load data/boxes_6dof.mat generate_undistort_map_radtan(cinfo,

概率数据关联（PDA） Y 7 6 5 4 3 2 1 X 0 1 2 3 4 5 6 7 预测位置： 最邻近观测： 真实观测： 综合观测：

采用概率数据关联（PDA）跟踪多目标.是matlab代码，有疑问的地方大家可以相互学习。

概率数据互联算法，航迹关联，数据融合，PDA，雷达数据处理及应用

该代码是一个演示，它在2维和3维中实现了多个目标跟踪。 它的灵感来自 Y. Bar-Shalom 与概率数据关联过滤器 (PDAF) 相关的工作。 主文件“Structure_PDAF_Tracking_Demo.m”执行以下操作： 1. 生成在不同轨迹上移动的点数。 2. 添加杂乱和嘈杂点。 3. 初始化跟踪结构。 4.随时间实现多目标跟踪。 5. 跟踪支持多目标发起、遮挡和丢失。 该代码可以扩展到多个维度、目标移动轮廓和噪声。 跟踪算法尝试遵循原始的 PDAF 算法。 但是，做了一些捷径。 几个参数控制跟踪的行为。 邀请您尝试对此代码发表评论。

雷达目标跟踪中的概率数据关联（PDA）算法，仿真场景采用何友的《雷达数据处理与应用》中的杂波场景，对于新手学习PDA算法很有帮助雷达目标跟踪中的概率数据关联（PDA）算法，仿真场景采用何友的《雷达数据处理与应用》中的杂波场景，对于新手学习PDA算法很有帮助

概率 数据 关联 算法 程序