用matlab写一份MHT进行两个目标跟踪的代码

在MATLAB中编写MHT（Multiple Hypothesis Tracking）用于双目标跟踪的代码涉及多个步骤，这里提供一个简化版的示例，实际应用中可能需要更复杂的滤波器（如粒子滤波器或卡尔曼滤波器）和其他辅助函数。我们将使用基本的卡尔曼滤波器来进行状态预测和更新：

% 首先，我们需要定义一些常量和初始化变量
targetStates = cell(2,1); % 存放两个目标的初始状态
transitionMatrices = eye(2); % 单位矩阵，用于状态转移
measurementMatrices = [1; 0]; % 测量矩阵，假设只有一个传感器

function measurement = predict(state, transitionMatrix)
    % 状态转移函数，这里用单位矩阵代表无状态变化
    predictedState = state * transitionMatrix;
    measurement = measurementMatrices * predictedState;
end

function kalmanGain = update(measurement, predictedMeasurement, covariance)
    % 卡尔曼增益计算
    innovation = measurement - predictedMeasurement;
    kalmanGain = covariance * inv(covariance + measurementNoiseCovariance);
end

% 假设噪声分布
measurementNoiseCovariance = 0.1; % 可以根据实际情况调整

% 主循环
for t = 1:totalFrames
    for i = 1:numel(targetStates)
        % 预测下一个时间步的目标状态
        predictedMeasurement = predict(targetStates{i}, transitionMatrices);
        
        % 更新状态
        kalmanGain = update(sensorObservation(t), predictedMeasurement, getCovariance(i)); % 获取当前目标的协方差矩阵
        targetStates{i} = targetStates{i} + kalmanGain * (sensorObservation(t) - predictedMeasurement);
        
        % 维护每个目标的统计信息
        % ... (这里可以添加更多的管理步骤)
    end
    
    % 处理新目标或目标消失，可根据条件判断
    % ... (可能用到门限检查或贝叶斯滤波规则)
end

function covariance = getCovariance(i)
    % 计算目标状态的协方差矩阵
    % 这里简单地设置为固定值，实际应用应考虑动态更新
    covariance = 0.1 * eye(2); % 根据需求调整
end

注意：这是一个简化的示例，实际应用可能需要考虑更多的细节，比如目标出生、融合多个传感器的数据、目标消失概率、目标间的状态关联等。此外，还需要根据实际场景和硬件特性设置适当的噪声模型和滤波器参数。