PHD CPHD 滤波的程序

资 源 简 介

PHD CPHD 滤波的程序

详 情 说 明

PHD（Probability Hypothesis Density）滤波和CPHD（Cardinalized PHD）滤波是多目标跟踪领域中基于随机有限集理论的经典算法。这两种方法通过处理目标状态和目标数量的联合概率分布，实现对动态环境中多个目标的鲁棒跟踪。

PHD滤波的核心思想是计算目标状态后验概率密度的一阶矩，即强度函数。该函数在空间区域上的积分即为该区域内期望的目标数量。算法主要包含预测和更新两个步骤：预测阶段根据目标运动模型推导强度函数的演化；更新阶段则利用传感器观测数据修正预测结果。PHD滤波能有效处理目标出现、消失和漏检等情况，但存在目标数量估计方差较大的问题。

CPHD滤波是对PHD滤波的改进，除了强度函数外还显式维护目标数量的基数分布。这种双重处理机制使CPHD在目标数量估计方面具有更好的稳定性，特别适用于低检测概率或高杂波场景。不过计算复杂度相对较高，需要采用适当的近似方法。

实际应用中，这两种滤波器通常与粒子滤波或高斯混合模型结合实现。粒子滤波适合非线性非高斯场景，而高斯混合实现则计算效率更高。在雷达跟踪、视频监控和自动驾驶等领域，PHD/CPHD滤波为解决复杂环境中的多目标跟踪问题提供了理论基础。