高斯混合概率假设密度滤波

资 源 简 介

高斯混合概率假设密度滤波

详 情 说 明

高斯混合概率假设密度滤波（GM-PHD）是一种用于多目标跟踪的有效算法。该算法建立在概率假设密度（PHD）滤波的理论基础上，通过高斯混合模型来表示目标的概率分布密度。

算法核心思想是利用混合高斯形式来表示目标的存在概率密度。在满足线性高斯条件时，该算法具有闭合形式的解，使得计算过程变得高效。特别值得注意的是，如果前一时刻的目标PHD呈现混合高斯分布，那么经过PHD的递推过程后，下一时刻的PHD仍然保持混合高斯形式。

这种性质使得算法具有良好的递推特性，能够有效地处理目标新生、消亡以及量测不确定性等问题。算法通过预测和更新两个主要步骤实现目标的跟踪，每个步骤都保持高斯混合形式的数学一致性。

在实际应用中，GM-PHD滤波因其计算效率和良好的跟踪性能，被广泛应用于雷达、声纳和计算机视觉等领域的多目标跟踪场景。