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

在杂波环境下，传统多目标跟踪方法面临数据关联复杂度的挑战，特别是当目标数量增多或杂波密度增大时，关联过程可能出现组合爆炸问题。基于随机有限集（RFS）理论的滤波器为解决这一问题提供了新的思路，其核心优势在于无需显式数据关联即可实现多目标状态估计。

概率假设密度（PHD）滤波器作为基础算法，通过传播目标强度函数的一阶矩来近似多目标后验分布。该滤波器能有效抑制杂波干扰，但存在目标数量估计不稳定的缺陷。势概率假设密度（CPHD）滤波器对此进行改进，同时传播目标数量分布和强度函数，显著提升了基数估计的准确性，不过计算复杂度相对较高。

势平衡多目标多伯努利（CBMeMBer）滤波器结合了伯努利过程与势平衡思想，采用参数化方式表示多目标分布。其实现过程通过预测和更新两个阶段迭代：预测阶段根据存活概率和新生目标模型扩展参数集，更新阶段则通过测量数据调整存在概率和空间分布参数。这种实现方式在保持跟踪精度的同时，具有更好的计算效率。

在线性高斯假设下，三类滤波器均可采用高斯混合形式实现。具体表现为：PHD使用高斯分量传播强度函数，CPHD额外维护势分布的高斯混合，而CBMeMBer则通过高斯参数描述伯努利组件。实际应用中，PHD适合中等杂波场景，CPHD适用于目标数变化剧烈的情况，CBMeMBer则在计算资源有限时表现突出。三者共同构成了应对不同场景需求的完整技术体系。