【实例简介】
高斯混合 概率假设密度 滤波器 目标跟踪matlab代码及相应的论文。结果可以根据说明直接操作。
【实例截图】
【核心代码】
GM_PHD_Filter_v110
└── GM_PHD_Filter_v110
├── GM_PHD_Filter_v110
│ ├── GM_PHD_Filter
│ │ ├── Calculate_Jacobian_H.m
│ │ ├── CalculateOSPAMetric.m
│ │ ├── ConvertPlusMinusPi.m
│ │ ├── error_ellipse.m
│ │ ├── GM_EKF_PHD_Construct_Update_Components.m
│ │ ├── GM_EKF_PHD_Create_Birth.m
│ │ ├── GM_EKF_PHD_Initialise_Jacobians.m
│ │ ├── GM_EKF_PHD_Predict_Birth.m
│ │ ├── GM_EKF_PHD_Predict_Existing.m
│ │ ├── GM_EKF_PHD_Simulate_Initialise.m
│ │ ├── GM_EKF_PHD_Simulate_Measurements.m
│ │ ├── GM_EKF_PHD_Simulate_Plot.m
│ │ ├── GM_EKF_PHD_Update.m
│ │ ├── GM_PHD_Calculate_Performance_Metric.m
│ │ ├── GM_PHD_Construct_Update_Components.m
│ │ ├── GM_PHD_Create_Birth.m
│ │ ├── GM_PHD_Estimate.m
│ │ ├── GM_PHD_Filter.m
│ │ ├── GM_PHD_Initialisation.m
│ │ ├── GM_PHD_Predict_Birth.m
│ │ ├── GM_PHD_Predict_Existing.m
│ │ ├── GM_PHD_Prune.m
│ │ ├── GM_PHD_Simulate_Initialise.m
│ │ ├── GM_PHD_Simulate_Measurements.m
│ │ ├── GM_PHD_Simulate_Plot.m
│ │ ├── GM_PHD_Update.m
│ │ ├── Hungarian.m
│ │ ├── ospa_dist.m
│ │ ├── README.txt
│ │ ├── ReleaseNotes.txt
│ │ ├── Test_Jacobian_Calculation.m
│ │ └── unifpdf_2d.m
│ ├── GM_PHD_Filter_Without_EKF
│ │ └── GM_PHD_Filter_v105b
│ │ ├── ConvertPlusMinusPi.m
│ │ ├── error_ellipse.m
│ │ ├── GM_PHD_Calculate_Performance_Metric.m
│ │ ├── GM_PHD_Construct_Update_Components.m
│ │ ├── GM_PHD_Create_Birth.m
│ │ ├── GM_PHD_Estimate.m
│ │ ├── GM_PHD_Filter.m
│ │ ├── GM_PHD_Initialisation.m
│ │ ├── GM_PHD_Predict_Birth.m
│ │ ├── GM_PHD_Predict_Existing.m
│ │ ├── GM_PHD_Prune.m
│ │ ├── GM_PHD_Simulate_Initialise.m
│ │ ├── GM_PHD_Simulate_Measurements.m
│ │ ├── GM_PHD_Simulate_Plot.m
│ │ ├── GM_PHD_Update.m
│ │ ├── Hungarian.m
│ │ ├── ospa_dist.m
│ │ ├── README.txt.txt
│ │ ├── ReleaseNotes.txt
│ │ └── unifpdf_2d.m
│ └── The Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter.pdf
├── license.txt
└── 新建 Microsoft Word 文档.doc
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