PMHT是一个优秀的跟踪算法，具有灵活性和易修正的特点。-The probabilistic multihypothesis tracker (PMHT) is a target tracking algorithm of considerable theoretical elegance. In practice, its performance turns out to be at best similar to that of the probabilistic data as

（交互式多模型算法）目标跟踪程序,java语言编写，包含了kalman滤波。这种方法的特点是在各模型之间“转换”，自动调节滤波带宽，和适合机动目标的跟踪。可以直接调用，附有示例代码-A multi-target tracking toolbox based on the MTT Library of the InstantVision ISE with expanded functionality and tools for off-line design, analysis and testi

在运动的位置叠加噪声。进行JPDA概率数据关联及kalman滤波。 两运动目标在x-y平面做匀速直线运动。初始位置是（4000,1200）（300,1500）速度分别是（200,200）（400,200）传感器对量目标进行位置状态量测。 采样间隔T=1,点数n=80.检测概率为1，正确量测落入跟踪内的概率为0.99，杂波均匀分布的密度为2个/km2由RAND函数产生在[0，1]上均匀分布的随机变量，跟踪门限为9.21。 -Superimposed noise in the posit

仅供参考，采用数据关联算法实现单个匀速运动目标的点迹与航迹的关联；PDAF方法第三种实现；-For reference only, using a single data association algorithm uniform motion targets associated trace and track the point PDAF third method to achieve