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基于MHT的多目标跟踪程序在MATLAB中的实现展现了复杂场景下的数据关联能力。多假设跟踪(MHT)算法通过维护多个候选假设来解决密集目标环境下的歧义问题,其核心在于分支-剪枝机制处理航迹竞争。该实现通常包含概率计算模块、假设生成模块和假设管理模块,能有效应对雷达探测中的虚警与漏检问题。
FMCW雷达测距测角部分利用线性调频信号的频率差实现高精度测量。通过混频器获取中频信号后,采用二维FFT处理同时提取距离与角度信息。动态聚类或ISODATA方法在此用于自适应划分目标点云,尤其适合多反射体场景下的实时分类需求。
互功率谱时延估计模块通过相位分析实现了亚采样级精度,相比常规互相关运算大幅提升了时延分辨率。遗传算法路径规划则采用适应度函数平衡路径长度与威胁规避,其染色体编码方式支持动态障碍物场景的快速重规划。
三维可视化界面集成了速度-距离-幅度信息,通过颜色映射和交互式视角旋转强化了多维数据分析能力。GUI设计遵循模块化原则,将雷达信号处理、跟踪算法和规划系统分层展示,支持参数实时调整与结果回溯验证。