全部的基于MHT的多目标跟踪程序

资 源 简 介

全部的基于MHT的多目标跟踪程序

详 情 说 明

多目标跟踪技术中的MHT（多假设跟踪）算法通过构建多个候选假设来解决目标关联的不确定性。该程序实现了完整的MHT框架，包括假设生成、概率计算和假设剪枝等核心模块，其模块化设计允许用户灵活配置观测模型和运动模型。

在通信信号处理方向，程序包含非归零型差分相位调制信号的完整建模链：从基带信号生成、相位差分编码到带通调制。仿真分析模块可评估不同信噪比条件下的误码率性能，并支持多径信道效应的叠加验证。

针对微分方程组求解，程序提供四阶龙格-库塔法和变步长亚当斯预报-校正法两种数值解法。特别在处理刚性方程时，采用隐式梯形法结合牛顿迭代来保证数值稳定性。

数学方法层面创新性地应用了部分子空间法，通过投影降维将高维状态估计问题转化为低维子空间中的优化问题。该方法在保持精度的同时显著降低了计算复杂度，适用于实时性要求高的场景。

程序集成MATLAB实现的压缩感知算法，包含正交匹配追踪(OMP)和基追踪(BP)两类重构算法。感知矩阵支持随机高斯矩阵、部分傅里叶矩阵等构建方式，并提供重构误差与测量次数关系的定量分析工具。

迭代自组织数据分析模块采用动态聚类思想，通过DBSCAN密度聚类与K-means的混合策略实现数据自动分群。特征权重自适应机制能根据数据分布调整距离度量，提升高维数据的聚类鲁棒性。