RFS算法代码

资 源 简 介

RFS算法代码

详 情 说 明

RFS算法（随机有限集算法）是目标追踪领域的重要方法体系，它通过集合论的方式处理多目标状态估计问题。该算法家族包含三种核心变体：

PHD（概率假设密度）滤波器是最基础的实现，通过一阶统计矩近似多目标后验分布，适合处理目标数量变化但计算复杂度较低的场景。其核心思想是用强度函数表示目标存在概率和空间分布。

CPHD（基数化PHD）滤波器在PHD基础上增加了目标数量的精确建模，通过联合估计强度函数和目标基数分布来提高精度，特别适合目标数量波动较大的环境，但计算量相对较大。

Bernoulli滤波器专注于单目标存在性判断问题，通过二元假设（存在/不存在）的概率更新来追踪可能短暂消失的目标，在低检测率场景下表现优异。

这三种方法共同构成了RFS算法的完整解决方案，能够应对从简单到复杂的不同追踪需求。需要注意的是，这些算法实现涉及大量概率论和随机过程知识，建议先掌握基本的贝叶斯滤波理论再深入探究。在实际工程应用中，算法选择需权衡计算资源和精度要求。