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基于随机有限集的概率假设密度多目标跟踪算法研究的开题报告
一、选题背景
目标跟踪在计算机视觉、机器人和自动化控制系统等领域有着广泛的应用。这是一个重要的问题，因为它涉及到对多个运动目标进行实时跟踪，并对它们的位置、运动状态和其他属性进行准确估计。在现实应用中，单目标跟踪技术已经相对成熟，但多目标跟踪仍然是一个具有挑战性和复杂性的问题。
近年来，随机有限集(RFS)的理论被广泛应用于多目标跟踪问题中，引发了学术界的广泛关注。RFS和其它概率假设密度(PHD)滤波器类似，是一种到时刻t为止所有目标数目的后验概率密度函数(PDF)的表达式。RFS理论的独特之处在于它可以模拟多个目标之间的相互作用，考虑到目标之间的相关性，因此在处理多目标跟踪问题时更加适用。
本研究主要针对基于随机有限集的概率假设密度(PHD)多目标跟踪问题展开研究，旨在通过审慎地组合选取和预测过程的方法，提出一种高效的跟踪算法，使其适用于复杂实际问题。
二、研究内容
本研究主要内容如下：
1.针对基于PHD滤波器的多目标跟踪问题进行研究，阐述其理论和数学方法；
2.分析现有的PHD滤波器存在的问题和不足，提出改进方法；
3.结合随机有限集从众多数据集中筛选出能够反映实际情况的数据集，设计实验验证改进算法的效果；
4.通过实验数据验证和分析研究提出的算法是否比现有的算法更加准确和鲁棒。
三、研究意义和价值
1．拓展并深化了基于PHD滤波器的多目标跟踪研究。本研究从理论分析到实验研究全方位探讨了基于RFS的PHD算法在多目标跟踪方面的应用，对多目标跟踪算法的研究提供了新思路和新方法。
2．提出了一种适用于实际问题的多目标跟踪算法，将为生产制造、物流仓储、交通运输等实际应用领域的智能化发展提供参考和指导。
3．研究结果有很强的推广应用价值和商业应用前景。
四、研究方法和思路
本研究采用实验和理论相结合的方法，首先在理论上探讨PHD滤波器的多目标跟踪问题，重点分析其原理和数学基础。其次，结合随机有限集，设计实验来验证研究提出的算法改进方法。接着，通过实验数据的分析，评估改进的算法和现有算法的性能和效率，验证研究提出的算法在实际问题中的可行性和有效性。
五、研究计划和进度安排
第一阶段：文献阅读和理论分析，时间为2个月。在此期间，详细了解多目标跟踪的PHD滤波器相关理论，阅读国内外相关领域的研究成果，为后续研究做好准备。时间：2022年3月—2022年4月。
第二阶段：改进算法设计和实验数据分析，时间为3个月。在此阶段，主要是在理论和实验上展开，针对现有PHD滤波器在多目标跟踪中存在的问题，提出改进算法方案。设计能够反映实际情况的数据集，从理论和实验两个角度来分析算法的优点和不足。时间：2022年5月—2022年7月。
第三阶段：算法优化和性能分析，时间为2个月。在此阶段，主要是在实验上展开，提取实验数据验证改进后的算法的实际适用性和有效性。将实验数据与已有研究结果进行对比和分析，为算法的最终优化提供依据。时间：2022年8月—2022年9月。
六、预期成果
本研究将提出一种基于RFS的PHD算法改进方案，用于解决复杂实际多目标跟踪问题。预期的具体成果如下：
1.论文发表。撰写包括1篇学术论文和若干篇会议论文；
2.实验数据的对比分析和算法的验证结果，将为下一步多目标跟踪算法的研究提供参考；
3.获得算法改进方案的专利授权等，以及提高学术水平的科研成果。