请解释CPHD滤波器在多目标跟踪中的工作原理，并讨论其与GLMB滤波器相比的优势和局限性。

在多目标跟踪领域中，CPHD（Cardinality Probability Hypothesis Density）滤波器是一种先进的跟踪算法，基于随机有限集理论。它旨在解决传统跟踪算法难以处理的多目标状态估计问题，尤其是在目标数量变化不定且可能存在大量杂波的情况下。

参考资源链接：[RFS理论与多目标跟踪：难点分析与未来研究方向](https://wenku.csdn.net/doc/744zt6a1wq?spm=1055.2569.3001.10343)

CPHD滤波器通过维护一个概率假设密度（PHD），对每个目标的存在概率和状态进行建模。PHD是一种强度函数，能够为任意数量的目标集合提供一个统计描述。在实际应用中，CPHD滤波器利用贝叶斯递归框架，结合PHD更新方程，对目标的存在概率和状态进行递推估计。通过这种递推方式，CPHD滤波器可以实时地处理目标的生灭过程。

与CPHD滤波器不同，GLMB（Generalized Labeled Multi-Bernoulli）滤波器是另一种基于RFS的多目标跟踪滤波器，它考虑了目标的标签信息，使得跟踪更加精确，尤其适用于目标之间的区分度较高时。GLMB滤波器虽然在某些方面提供了更高的跟踪精度，但计算复杂度相对较高，尤其是在目标数量较多时。

CPHD滤波器的优势在于其计算效率较高，适合于目标数量较多且密集的场景。此外，CPHD滤波器不需要事先设定目标数量的最大值，这对于处理未知或动态变化的目标集是非常重要的。然而，CPHD滤波器也有局限性，例如在目标密度非常高或者目标之间相互遮挡的情况下，其性能可能会受到影响。

在多目标跟踪的实际应用中，选择合适的滤波器需要综合考虑计算资源、目标环境的复杂度以及跟踪性能的要求。CPHD滤波器提供了一个在实时性能和跟踪精度之间取得平衡的选择。

如果你希望深入了解RFS理论以及多目标跟踪技术的发展，推荐阅读《RFS理论与多目标跟踪：难点分析与未来研究方向》。这本书深入探讨了RFS理论的基础以及在多目标跟踪中的应用，详细分析了CPHD滤波器及其他相关滤波器的工作原理和应用前景，有助于你全面掌握多目标跟踪技术的理论和实践知识。

参考资源链接：[RFS理论与多目标跟踪：难点分析与未来研究方向](https://wenku.csdn.net/doc/744zt6a1wq?spm=1055.2569.3001.10343)