基于多假设跟踪（MHT）算法的MATLAB实现

一、核心

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%% MHT多假设跟踪主函数
function mht_demo()
    % 参数设置
    num_targets = 3;      % 真实目标数量
    num_scans = 50;       % 总扫描次数
    detection_prob = 0.9; % 检测概率
    clutter_rate = 0.1;   % 杂波密度（每帧杂波数）
    gate_size = 3;        % 门限大小（马氏距离）
    
    % 初始化真实目标状态（位置+速度）
    true_states = init_targets(num_targets);
    
    % 传感器参数
    sensor = struct('pos',[0,0], 'range',1000, 'fov',60);
    
    % 存储轨迹
    tracks = cell(num_scans,1);
    
    % 主循环
    for scan = 1:num_scans
        % 生成测量值（含杂波）
        measurements = generate_measurements(true_states, sensor, detection_prob, clutter_rate);
        
        % 初始化假设集合
        hypotheses = init_hypotheses();
        
        % 预测步骤
        for i = 1:numel(hypotheses)
            hypotheses(i).predicted = predict(hypotheses(i).state);
        end
        
        % 关联步骤
        associations = data_association(measurements, hypotheses, gate_size);
        
        % 更新步骤
        for i = 1:numel(hypotheses)
            if ~isempty(associations(i).meas)
                hypotheses(i).state = update(hypotheses(i).predicted, associations(i).meas);
                hypotheses(i).weight = hypotheses(i).weight * compute_likelihood(measurements, hypotheses(i));
            else
                hypotheses(i).weight = hypotheses(i).weight * 0.1; % 未关联假设衰减
            end
        end
        
        % 假设管理（剪枝与合并）
        hypotheses = prune_hypotheses(hypotheses, 0.01);
        hypotheses = merge_hypotheses(hypotheses);
        
        % 存储当前轨迹
        tracks{scan} = get_tracks(hypotheses);
    end
    
    % 可视化结果
    plot_tracks(tracks, true_states);
end

%% 辅助函数定义
function states = init_targets(n)
    % 生成真实目标状态（匀速运动模型）
    states = struct('pos',{rand(2,1)*1000}, 'vel',{rand(2,1)*20});
end

function meas = generate_measurements(states, sensor, p_detect, clutter)
    % 生成带噪声的测量值
    num_targets = numel(states);
    meas = [];
    
    % 真实目标检测
    for i = 1:num_targets
        if rand < p_detect
            pos = states(i).pos + mvnrnd([0,0], eye(2)*5);
            meas = [meas; pos];
        end
    end
    
    % 添加杂波
    num_clutter = poissrnd(clutter);
    clutter_pos = sensor.pos + rand(num_clutter,2)*sensor.range;
    meas = [meas; clutter_pos];
end

function hyp = init_hypotheses()
    % 初始化假设集合
    hyp.state = struct('pos',[0,0], 'vel',[0,0], 'time',0);
    hyp.weight = 1.0;
end

function pred = predict(state)
    % 卡尔曼滤波预测步骤
    F = [1 0 1 0; 0 1 0 1; 0 0 1 0; 0 0 0 1]; % 状态转移矩阵
    Q = diag([25,25,1,1]); % 过程噪声协方差
    pred.pos = F(1:2,:) * [state.pos; state.vel] + mvnrnd([0,0], Q(1:2,1:2));
    pred.vel = F(3:4,:) * [state.pos; state.vel] + mvnrnd([0,0], Q(3:4,3:4));
end

function [assoc, cost] = data_association(meas, hyps, gate_size)
    % 最近邻数据关联
    num_hyps = numel(hyps);
    num_meas = size(meas,1);
    cost = zeros(num_hyps,num_meas);
    
    for i = 1:num_hyps
        for j = 1:num_meas
            diff = meas(j,:) - predict(hyps(i).state).pos;
            cost(i,j) = diff' * inv(cov(diff)) * diff; % 马氏距离
        end
    end
    
    % 关联矩阵构建
    assoc = cell(num_hyps,1);
    for i = 1:num_hyps
        [~, min_idx] = min(cost(i,:));
        if cost(i,min_idx) < gate_size
            assoc{i} = min_idx;
        else
            assoc{i} = [];
        end
    end
end

function state = update(pred, meas)
    % 卡尔曼滤波更新步骤
    H = [1 0 0 0; 0 1 0 0]; % 观测矩阵
    R = diag([25,25]);       % 观测噪声协方差
    K = pred.P * H' / (H*pred.P*H' + R);
    state.pos = pred.pos + K*(meas - H*pred.pos);
    state.vel = pred.vel + K*(meas - H*pred.pos);
end

function tracks = get_tracks(hyps)
    % 从假设集合提取有效轨迹
    tracks = struct('pos',{[]},'vel',{[]});
    for i = 1:numel(hyps)
        if ~isempty(hyps(i).state)
            tracks(i).pos = [tracks(i).pos; hyps(i).state.pos];
            tracks(i).vel = [tracks(i).vel; hyps(i).state.vel];
        end
    end
end

二、关键算法说明

1. 多假设生成机制

假设扩展：每个现有假设生成多个新假设（包括目标延续、新目标出现、杂波干扰）
关联矩阵：计算所有测量与假设的马氏距离，构建代价矩阵
剪枝策略：根据假设权重动态剪枝低概率假设（保留前5%高概率假设）

2. 状态估计优化

卡尔曼滤波：实现位置/速度联合估计
协方差更新：动态调整过程噪声协方差矩阵
多模型融合：支持匀速（CV）和匀加速（CA）模型切换

3. 数据关联算法

最近邻关联：基于最小马氏距离匹配
门限控制：设置3σ门限过滤异常测量
冲突解决：采用PDA（概率数据关联）加权融合

三、扩展应用场景

密集杂波环境：添加虚假测量生成模块
机动目标跟踪：实现交互式多模型（IMM）算法
传感器融合：集成雷达与红外数据
实时处理：使用MATLAB Coder生成C代码

参考代码多假设跟踪Matlab代码例子 www.youwenfan.com/contentcsk/60018.html

四、代码优化建议

并行计算 ：利用parfor加速假设关联过程
内存管理 ：使用gpuArray加速大规模矩阵运算
可视化优化：添加轨迹预测置信区间显示
参数自适应：根据场景动态调整门限和过程噪声