随机集目标跟踪包

资 源 简 介

随机集目标跟踪包

详 情 说 明

随机有限集(Random Finite Set, RFS)目标跟踪是一种先进的多目标跟踪方法，它能有效处理目标数量变化、数据关联不确定等问题。这个Matlab程序包提供了完整的RFS跟踪实现方案。

程序的核心思想是将目标和观测都建模为随机集，通过贝叶斯滤波框架进行递推估计。相比传统方法，RFS框架无需显式处理数据关联问题，能自然地处理目标的出现、消失和误检情况。该实现包含了详细的代码注释，可以帮助理解RFS跟踪的数学原理和实现细节。

实现中主要涉及以下关键技术点：概率假设密度(PHD)滤波器的实现、高斯混合模型的维护、新生目标处理、目标状态提取等。程序采用模块化设计，便于扩展不同的RFS滤波器变体或适应不同的应用场景。

这个工具包适用于研究人员和工程师学习和应用RFS目标跟踪方法，可以快速搭建原型系统或进行算法验证。通过修改参数配置，可以适应不同的传感器特性和跟踪需求。