写一个JPDA算法的matalb 代码

以下是一个简单的 JPDA（Joint Probabilistic Data Association）算法的 MATLAB 代码：

function [estimates, probabilities] = jpda_tracker(obs, params, init)
% obs: 观测值，每行为一个观测向量
% params: JPDA算法参数，包括状态转移矩阵、观测矩阵、观测噪声协方差矩阵等
% init: 初始状态，包括状态初始均值、协方差矩阵等

% 初始化
T = size(obs,1); % 观测次数
N = size(params.H,1); % 目标数
x_pred = zeros(N, T); % 预测状态
P_pred = zeros(N, N, T); % 预测协方差
prob_pred = zeros(N, T); % 预测概率
x_update = zeros(N, T); % 更新状态
P_update = zeros(N, N, T); % 更新协方差
prob_update = zeros(N, T); % 更新概率
prob_joint = zeros(N+1, T); % 联合概率
prob_corr = zeros(N, T); % 纠正概率
prob_false = zeros(T, 1); % 虚警概率
prob_total = zeros(T, 1); % 总概率

% 初始化预测状态和协方差
x_pred(:,1) = init.x;
P_pred(:,:,1) = init.P;

% 开始迭代
for k = 2:T
    % 预测
    for i = 1:N
        [x_pred(i,k), P_pred(i,:,k)] = kalman_predict(x_pred(i,k-1), P_pred(i,:,k-1), params.F, params.Q);
        prob_pred(i,k) = jpda_prob_pred(x_pred(i,k), P_pred(i,:,k), params.H, params.R);
    end
    
    % 计算联合概率
    prob_joint(1,k) = jpda_prob_false(prob_pred(:,k));
    for i = 1:N
        prob_joint(i+1,k) = jpda_prob_corr(prob_pred(i,k), prob_joint(1,k), k, params.P_D, params.lambda);
    end
    
    % 计算纠正概率和虚警概率
    for i = 1:N
        prob_corr(i,k) = jpda_prob_corr(prob_pred(i,k), prob_joint(i+1,k), k, params.P_D, params.lambda);
    end
    prob_false(k) = jpda_prob_false(prob_joint(:,k));
    
    % 更新
    for i = 1:N
        [x_update(i,k), P_update(i,:,k), prob_update(i,k)] = kalman_update(x_pred(i,k), P_pred(i,:,k), obs(k,:)', params.H, params.R);
        prob_update(i,k) = jpda_prob_update(prob_update(i,k), prob_corr(i,k), prob_joint(1,k), k, params.P_D, params.lambda);
    end
    
    % 计算总概率
    prob_total(k) = sum(prob_update(:,k)) + prob_false(k);
end

% 返回结果
estimates = x_update;
probabilities = prob_update;

其中，`kalman_predict` 和 `kalman_update` 是标准的卡尔曼滤波器的预测和更新过程，`jpda_prob_pred`、`jpda_prob_corr` 和 `jpda_prob_update` 分别是计算预测概率、纠正概率和更新概率的函数。