matlab MHT

MATLAB中的MHT是指多假设跟踪（Multiple Hypothesis Tracking）算法。MHT是一种目标跟踪方法，它通过生成多个可能的目标轨迹假设，并使用测量数据来更新和验证这些假设。MHT算法在MATLAB中的实现可以参考《Introduction to Assignment Methods in Tracking Systems》一书中的介绍。该书提供了MHT算法的背景介绍以及2-D匹配方法（如GNN、KNN、JPDA）和S-D匹配方法的详细介绍[1]。

在MHT算法中，马氏距离（Mahalanobis distance）被用作测量残差协方差的度量。在MHT中，测量残差协方差（S）是用来衡量测量数据与目标轨迹之间的差异。马氏距离（d2）可以通过计算测量残差与其协方差的乘积来得到。在MHT中，通常使用Gating Threshold（G）来判断测量数据是否与目标轨迹匹配[2]。

在MATLAB中，可以使用assignauction函数来实现MHT算法。该函数使用拍卖算法（auction algorithm），它需要较少的操作，并且可以收敛到最优或次优解[3]。通过调用assignauction函数，可以实现目标的多假设跟踪，并根据测量数据进行目标的更新和验证。

总之，MATLAB中的MHT是一种多假设跟踪算法，用于目标跟踪。它可以通过生成多个可能的目标轨迹假设，并使用测量数据来更新和验证这些假设。MHT算法的实现可以参考《Introduction to Assignment Methods in Tracking Systems》一书中的介绍，并可以使用assignauction函数来实现。