本项目旨在利用MATLAB复现IEEE相关文献中关于随机有限集（Random Finite Set, RFS）在动态多用户检测（Dynamic Multi-User Detection, MUD）中的应用算法。项目的核心目的是解决在非正交接入或CDMA系统中，当活跃用户数量未知且随时间动态变化（随机接入/退出）时的信号检测与状态估计问题。系统功能详细包括：1. 动态状态建模，将多用户系统中的活跃用户集合及其信道状态建模为随机有限集，而非传统的固定维数向量，从而能够数学上严谨地描述用户的随机“出生”和“死亡”过程；2. 贝叶斯滤波实现，设计并实现概率假设密度（PHD）滤波器或势均衡PHD（CPHD）滤波器，通过递推方式传播多用户状态的强度函数，避免了传统联合概率密度函数计算的高维灾难；3. 数值计算方法实现，提供基于高斯混合（Gaussian Mixture, GM-PHD）或序贯蒙特卡洛（SMC-PHD/粒子滤波）的具体实现方案，以处理非线性非高斯的通信信道环境；4. 联合检测与估计，在接收端处理叠加的含噪信号，实时输出当前时刻活跃用户的数量估计（基数估计）以及每个活跃用户的信道增益或传输符号；5. 性能评估系统，内置标准评价指标计算模块，包括最优子模式分配（OSPA）距离、基数估计均方根误差、误码率（BER）以及漏检率和虚警率分析，用于验证算法在不同信噪比和用户动态性下的性能。
