统计学原理主要讲述了统计推断的一些有用方法，而且也是数据处理过程中建立模型的主要数学原理方法书籍，统计学很有用的一本书籍，大家可以阅读。

针对未知探测概率下多目标跟踪问题, 提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD) 滤波器. 算法推导了未知探测概率PHD递推式, 提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件, 并依此建立了目标跟 踪的马尔科夫模型, 给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解, 进而在高斯混和PHD(GMPHD) 框架下推导了算法闭集解. 仿真实验表明, 所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下, 仍能实时地跟踪各目标, 具有良好的工程应用前景.

这是高斯混合概率假设密度过滤器 (GM-PHD) 的一种实现： B.-N。 Vo，W.-K. Ma，“高斯混合概率假设密度滤波器”，IEEE 信号处理汇刊，第 54 卷，第 11 期，2006 年 11 月，第 4091-4104 页。 提交的内容包括由 Vo & Ma 描述的线性卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器和扩展卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器算法的 Matlab 实现，以及他们论文中描述的模拟问题之一。 Vo & Ma 的算法做了一些修改，但它们是出于技术原因，不会改变滤波器的整体结构。 GM-PHD 滤波器是一种估计测量数据中目标数量和位置的方法。 它的优点包括目标位置不确定性的表示（使用协方差矩阵）以及目标存在的不确定性（使用权重）和更新步骤中数据关联的缺失。 这个实现得到了大量评论，可能对尝试了解 GM-PHD 过滤的人有帮助，但 Vo & Ma 的论文对于理解真正

基于高斯和的概率假设密度滤波算法的实现程序，测试过，有注释。用于多对象连续位置估计等应用。

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