概率数据关联算法matlab程序

雷达目标跟踪中的概率数据关联（PDA）算法，仿真场景采用何友的《雷达数据处理与应用》中的杂波场景，对于新手学习PDA算法很有帮助

function [X_PDA_updateP_PDA_update]=PDA（X_predictP_predictZ_PDAR）
gama=16; 
lamda=0.000004;                                           %单位面积虚假量测数
Pd=1;                                                   %检测概率，当不取1时，后面的a计算出来都是0
Pg=0.9997;       
H=[1 0 0 0;
    0 0 1 0];                     %量测矩阵

nc=size（Z_PDA2）-1;

S=H*P_predict*H‘+R;
K=P_predict*H‘/S;

j=1;
for i=1:nc+1
    v（:i）= Z_PDA（:i）-H*X_predict;
    d_squa（i）=v（:i）‘/S*v（:i）;
    if d_squa（i）<=gama
       gate_meas（:j）=Z_PDA（:i）;
       j=j+1;
    end
end
if j==1  % no measurement falls in the gate
   X_PDA_update=X_predict;% using the predicted state as the renewed state
   P_PDA_update=P_predict;
else
    nc=size（gate_meas2）-1; % the number of measurements

    bb=lamda*sqrt（2*pi*det（S））*（1-Pd*Pg）/Pd;
    for j=1:1:nc+1                                         %关联概率的计算
         vgate（:j）= gate_meas（:j）-H*X_predict;
         e（j）=exp（-0.5*vgate（:j）‘/S*vgate（:j））;     
    end

    beta=e./（bb+sum（e））;
    beta0=bb/（bb+sum（e））;

      % 更新值
      PP=0;vv=0;
      for j=1:nc+1
          vv=vv+beta（j）.*vgate（:j）;
          PP=PP+beta（j）.*vgate（:j）*vgate（:j）‘;
      end
      X_PDA_update=X_predict+K*vv;

      P_tilt=K*（PP-vv*vv‘）*K‘;
      P_PDA_update=beta0*P_predict+（1-beta0）*（eye（4）-K*H）*P_predict+P_tilt;
end 

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1396  2015-11-19 11:37  PDA_matlab\PDA.m

     文件       2918  2015-11-19 11:41  PDA_matlab\runit.m

     目录          0  2018-11-12 16:40  PDA_matlab

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