目標跟蹤檢測算法（四）——多目標擴展

第一階段（概率統計最大化的追蹤） 1）多假設多目標追蹤算法（MHT，基於kalman在多目標上的拓展） 多假設跟蹤算法(MHT)是非常經典的多目標跟蹤算法，由Reid在對雷達信號的自動跟蹤研究中提出，本質上是基於Kalman濾波跟蹤算法在多目標跟蹤問題中的擴展。 卡爾曼濾波實際上是一種貝葉斯推理的應用，通過歷史關聯的預測量和k時刻的預測量來計算後驗概率： 關聯假設的後驗分佈是歷史累計概率密度的連乘

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