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MHT代码阅读（4）4. generateGlobalHypothesis4.1 论文内容形成多个轨迹假设来表示场景中的多个目标。假设被定义为一组一致（兼容）的轨道，因为在给定假设中没有两条轨道共享观察结果。理论上，一个假设中可以有任意数量的轨道。假设形成的一种相对简单的广度优先方法从定义单轨假设（一个且只有一个轨有效）开始搜索过程，并通过向现有假设添加新轨来扩展假设。假设扩展时的假设不能与现有假设中的任何轨道共享观察。这可以直接完成，因为每个轨道都有一个不兼容列表，因此可以为整个假设推断

MHT代码阅读（3）3. updateClusters3.1 论文内容聚类的过程是将通过共同观察链接起来的所有轨迹的集合。共享观测的轨迹被定义为不兼容的，并且每次扫描都保留不兼容轨迹的记录。当轨迹被删除以及根据当前扫描的观察结果形成新轨迹时，该记录会更新。一个集群可以包括不直接共享观测但都与第三个跟踪共享观测的轨迹。因此，如果轨道 1 与轨道 2 共享一个观测值，而轨道 2 与轨道 3 共享另一个观测值，则所有三个轨道都在同一个集群中。标准算法可用于聚类。具有大量轨道的集群的形成可能导致假设形成

MHT代码阅读（2）2. updateICL2.1 代码实现补充在MHT.m文件中obsTreeSet（观测树）,stateTreeSet（状态树）,scoreTreeSet（得分树）,idTreeSet（id树）,activeTreeSet（活跃树）所有的其他集合都与这五个原始集合相关cell生成元胞数组ICL=incompabilityList，不兼容轨迹集合当轨迹有共同观察时，称为不兼容共享观测的轨迹被定义为不兼容的，并且每次扫描都保留不兼容轨迹的记录。当轨迹被

MHT代码阅读(1)文章目录MHT代码阅读(1)1. FormTrackFamily1.1 整体思路1.2 代码实现1.3 附录代码1. FormTrackFamily1.1 整体思路轨道形成和维护：表示维护所有轨道的中央轨道文件以及在这些轨道上执行的操作接收新的观测值用轨迹分数（LLR）确认和删除轨迹、用门控技术减少后期计算轨迹分数LLR利用轨迹分数来确认和删除是经典的SPRT方法的应用，SPRT中将LLR当作轨迹分数。如图6-1，LLR（或者分数L），在跟阈值T1、T2相

文章目录16 Multiple Hypothesis Tracking System Design and Application（二）MHT Algorithm Description 316 Multiple Hypothesis Tracking System Design and Application（二）MHT Algorithm Description 3

文章目录16 Multiple Hypothesis Tracking System Design and Application（二）MHT Algorithm Description 216.2.3 聚类16.2.4 假设形成与剪枝16 Multiple Hypothesis Tracking System Design and Application（二）MHT Algorithm Description 216.2.3 聚类聚类的过程是将通过共同观察链接起来的所有轨迹的集合。共享观测的轨迹被

文章目录16.2 MHT Algorithm Description MHT算法说明16.2 MHT Algorithm Description MHT算法说明MHT 的面向轨道的方法从独立形成轨道开始。使用这种方法，观测被形成为轨迹，而不会强加通常的约束，即一个观测不能用于更新一个以上的轨迹，并且一个轨迹不能被同一扫描中的多个观测更新。形成的轨迹可能彼此不一致——例如，两个轨迹可能都使用相同的观察。稍后通过形成和评估由一组一致轨迹组成的假设来解决这些不一致问题。为了满足计算约束并产生易于被用户解释

16 Multiple Hypothesis Tracking System Design and Application（一）Intruction文章目录16 Multiple Hypothesis Tracking System Design and Application（一）Intruction16.1 Intruction16.1 Intruction第 6 章介绍了多假设跟踪 (MHT) 的基本原理以及用于评估 MHT 跟踪和假设的跟踪评分方法。如第 6 章所述，MHT 有两种基本

MHT: Basic Methods for Data Association（八）Multiple Hypothesis Tracking 多假设追踪（3）文章目录MHT: Basic Methods for Data Association（八）Multiple Hypothesis Tracking 多假设追踪（3）6.7.3 Node Structure With N-Scan Pruning 具有 N 扫描修剪的节点结构6.7.4 Presentation of MHT Data MHT数据的

MHT: Basic Methods for Data Association（七）Multiple Hypothesis Tracking 多假设追踪（2）文章目录MHT: Basic Methods for Data Association（七）Multiple Hypothesis Tracking 多假设追踪（2）6.7.1 MHT Tracker Elements MHT 跟踪器元素LsL_sLs​:幸存轨道的分数LDL_DLD​:删除轨道的分数6.7.1 MHT Tracker

6.6 MHT: Basic Methods for Data Association（五）Multiple Hypothesis Tracking 多假设追踪（1）文章目录6.6 MHT: Basic Methods for Data Association（五）Multiple Hypothesis Tracking 多假设追踪（1）多假设跟踪 (MHT) 是一种延迟决策逻辑，其中，只要存在观察到跟踪冲突的情况，就会形成替代数据关联假设，如图 6.2 和 6.3 所示。然后，不像在 JPDA 方法中

6.5 MHT: Basic Methods for Data Association（五）Solution of the Assignment Problem 分配问题的解决方案文章目录6.5 MHT: Basic Methods for Data Association（五）Solution of the Assignment Problem 分配问题的解决方案6.5.1 The Auction Algorithm(拍卖算法) 简略6.5.2 N-Best Solutions to the Assig

文章目录6.4 MHT: Basic Methods for Data Association（四）Global Nearest Neighbor Method 全局最近邻法6.4 MHT: Basic Methods for Data Association（四）Global Nearest Neighbor Method 全局最近邻法GNN 方法（它只维护单个最可能的假设）是最简单，也可能是应用最广泛的数据关联方法。 这种方法也可以称为单一假设跟踪或顺序最可能假设跟踪。 此方法以纯顺序方式处理输入数

文章目录6.3 门控6.3.1 Rectangular Gates 矩形门6.3 门控门控是一种消除不太可能的观察到跟踪配对的技术。 正如第 1 章中所讨论的，关于预测的测量值形成了一个门，并且所有满足门控关系（落在门内）的观测值都被考虑用于跟踪更新。实际选择观测以更新轨迹的方式取决于数据关联方法，但大多数数据关联方法利用门控以减少后期计算。实际的门控过程是逐渐复杂化的操作过程。 一种计算效率高的方法是首先使用粗略形式的门控，例如分箱。 使用分箱方法，测量空间被划分为一个单元格（或分箱）网格。然后，

文章目录1.2 Track Score Function1.2.1 Likelihood Ratio Development1.2.2 Track Score Initation(跟踪分数启动)1.2.3 Special Cases of Signal-Related-Data（1）仅检测数据（2）测量信号幅度 (SNR)（3）基于分数的轨迹确认和删除1.2 Track Score Function字符含义汇总：D ：数据DK表示第K次数据扫描的数据PT：真实目标的概率P0：是虚警目标的概率

1.1 IntroductionSection 6.2 presents the score function, which can be directly converted to probabilities for alternative data association hypotheses. Use of the score function also allows track confirmation and deletion to be based on the statistical f