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复杂环境下基于随机集的多目标跟踪算法研究的中期报告
本次中期报告旨在介绍复杂环境下基于随机集的多目标跟踪算法的进展情况。首先，回顾了多目标跟踪领域的研究现状，强调了随机集理论在多目标跟踪中的优势。其次，介绍了基于概率假设密度滤波器（PHD）的随机集多目标跟踪算法及其优化方法。最后，讨论了该算法在复杂环境下的实验结果，并展望了下阶段的研究方向。
多目标跟踪的主要挑战是处理复杂环境下的目标识别、位置估计和数据关联等问题。传统的多目标跟踪方法通常基于单目标跟踪技术，将多个目标的轨迹分开处理，存在数据关联不准确、目标重叠等问题。相比之下，随机集多目标跟踪方法能够将目标识别、位置估计和数据关联集成为一个统一的框架，显著提高了多目标跟踪的准确性和鲁棒性。
基于PHD滤波器的随机集多目标跟踪算法是目前应用最广泛的方法之一。该算法通过建立概率假设密度函数描述目标在空间-速度-时间三维空间中的位置，利用贝叶斯滤波方法，递归地更新目标的概率密度函数，实现目标的识别、位置估计和数据关联。然而，由于PHD滤波器的特殊结构，算法存在漏检和误检问题，影响了跟踪的准确性。
针对上述问题，本研究提出了两种优化方法：基于扩展目标后验概率函数的多假设跟踪（MHT）方法和基于核密度估计（KDE）的目标检测和跟踪方法。在MHT方法中，我们利用扩展目标后验概率函数明确表示每个可能的数据关联并计算其权重，通过动态调整假设数目使算法更加适应复杂场景。在KDE方法中，我们利用核密度估计技术对目标密度进行建模，提高了跟踪的准确性和鲁棒性。
我们在实际场景下对该算法进行了实验评估，结果表明，所提出的优化方法显著提高了跟踪的准确性和鲁棒性。然而，在复杂环境中，仍存在一些问题，例如，目标遮挡、目标相似、背景复杂等，需要进一步研究和改进。下一步的研究方向包括：考虑核函数的选择、引入目标运动预测技术，以及融合多种传感器信息等。