时时跟踪滤波技术

改程序实现基于粒子滤波的检测前跟踪算法。粒子滤波是一种非线性滤波方式，检测前跟踪用于弱小目标跟踪。该算法用于雷达弱小目标检测跟踪

在实际测量中,一般被测信号频率变化范围较大,采用常用的带通滤波器处理信号难以胜任。为了有效地检测信号,应采用 一种能跟踪信号频率的窄带通滤波技术,为此本文首先阐述了开关电容滤波器的基本原理,提出了使用

论文--相关粒子滤波器，2018的最新论文英文版，对相关滤波器和粒子滤波器的结合

该代码是UNGM模型用粒子滤波算法实现的单目标跟踪实例，可直接运行出结果，命令行窗口会实时输出【真实状态、观测状态、PF估计状态值】，可供我们直观的判断跟踪效果，同时还有真实状态、观测状态、PF估计状

自己写的基于CV模型下的卡尔曼滤波matlab程序，将极坐标下的观测值转为直角坐标滤波，目标跟踪。

KCFpython版本实现，尊重原matlab版本算法框架，需要numpy，opencv-python库。

这里是卡尔曼滤波算法的应用，便于其他算法的结合，应用于坐标的预测与现实。

robhess的粒子滤波代码，vs移植版，需要gsl和opencv支持，

VC05+opencv粒子滤波的多目标跟踪

用PHD进行多目标跟踪，粒子滤波的方法，英文的博士论文，可以看一下。