PHD,CPHD,和CBMeMBer滤波器的实现

资 源 简 介

PHD,CPHD,和CBMeMBer滤波器的实现

详 情 说 明

在杂波密度较高的复杂环境中，传统的多目标跟踪算法（如多假设跟踪或联合概率数据关联）通常需要处理繁重的数据关联问题，计算复杂度较高。而基于随机有限集（RFS）理论的滤波方法因其无需显式数据关联的优势逐渐成为研究热点。

PHD滤波器（概率假设密度滤波器） PHD滤波器通过计算目标随机集的强度函数（即一阶矩）来近似多目标后验分布。它将多目标状态表示为点过程，并在预测和更新步骤中递推强度函数。尽管计算效率较高，但PHD滤波器假设目标生成和杂波过程均为泊松分布，且无法直接估计目标数量，需通过峰值提取间接获取。

CPHD滤波器（势平衡概率假设密度滤波器） CPHD滤波器改进了PHD的局限性，同时递推强度函数和势分布（目标数量的概率分布）。这使得它在目标数量估计上更稳定，尤其适用于目标数量动态变化的场景。不过，CPHD的计算复杂度显著高于PHD，因其需处理高阶势分布。

CBMeMBer滤波器（势平衡多目标多伯努利滤波器） CBMeMBer滤波器结合了多伯努利RFS和CPHD的思想，通过多伯努利分量描述目标存在概率和状态分布。其核心改进是引入"势平衡"机制，修正多伯努利近似导致的势偏差问题。该滤波器在非泊松杂波下表现优异，且能更精确地估计目标数量，但实现复杂度最高。

扩展思考：这三种滤波器的选择需权衡精度与计算资源。PHD适合低杂波场景的快速跟踪，CPHD在目标数量波动时更鲁棒，而CBMeMBer适用于高精度需求且杂波特性复杂的系统。未来方向可能集中在近似计算优化和混合架构设计上。