PHD多目标跟踪

资 源 简 介

用PHD算法实现的多目标跟踪模拟。可运行。概率假设密度（PHD）滤波，他将多个目标的状态和观测用随机集进行表示，然后代入贝叶斯滤波的迭代中，这样就避免了状态和观测之间的关联，使得多目标跟踪技术发生了重要变革。

详 情 说 明

本文介绍了一种基于PHD算法的多目标跟踪模拟方法，该方法已被证明是有效的，并可以轻松运行。PHD滤波是一种用于多目标跟踪的概率假设密度滤波方法，它使用随机集来表示多个目标的状态和观测，并将其代入贝叶斯滤波的迭代中。相比于传统方法，PHD滤波避免了状态和观测之间的关联，因此可以实现更好的跟踪效果。此外，PHD滤波也为多目标跟踪技术带来了重要变革，使得其应用范围更加广泛，效率也更高。