MATLAB分时编码-Tracking_filter: Tracking_filter

简介：
Tracking_filter是基于MATLAB开发的一款实时跟踪滤波器代码包，适用于目标跟踪与信号处理等领域，实现高效准确的目标状态估计。 这是一个基于MATLAB的RFS过滤/跟踪代码的beta版本，适用于来自特定站点的数据集。“_common”子目录包含了共享功能，需要添加到您的MATLAB路径中。其余各个目录（除了“健壮”之外）包含不同的滤波器实现： - “单个目标”：处理具有RFS观测值的单一目标。 - “bernoulli”：伯努利过滤器 - “phd”：概率假设密度（PHD）过滤器 - “cphd”：条件概率假设密度（CPHD）过滤器 - “cbmember”：CBMeMBer过滤器 - “glmb”：广义标记的多伯努利过滤器，通过单独预测和更新实现。 - “lmb”：标记的多伯努利过滤器，通过独立预测和更新实现。 - “jointglmb”：广义标记的多伯努利过滤器，采用联合预测与更新方法。 - “jointlmb”：标签化Multi-Bernoulli滤波器，使用联合预测及更新。 每个滤波器都有不同的实现文件夹： - “gms”：线性高斯模型下的高斯混合解法 - “ekf”：非线性模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）近似值 - “ukf”：非线性模型的无迹卡尔曼滤波（UKF）方法 - “smc”：针对非线性系统的粒子滤波实现 “robust”目录内有一个未知lambda-CPHD过滤器，称为“lccphd”。