基于JPDAF的多目标跟踪的仿真程序，以两个目标为例

资 源 简 介

基于JPDAF的多目标跟踪的仿真程序，以两个目标为例

详 情 说 明

JPDAF（联合概率数据关联滤波）是多目标跟踪中常用的数据关联算法，其核心思想是计算所有可能量测与目标的关联概率，进而实现多目标状态的最优估计。以下是以两个目标为例的仿真实现思路：

初始化阶段 需定义两个目标的初始状态（如位置、速度），并初始化对应的卡尔曼滤波器。每个目标独立维护一个状态向量和协方差矩阵。

量测生成与门限过滤 仿真中通过随机噪声模拟传感器量测。首先使用确认门（如椭圆门）筛选可能与目标关联的量测，减少无效计算。

联合概率数据关联 计算每个量测与两个目标的关联概率： 考虑量测落入目标预测区域的可能性 引入杂波密度模型处理虚假量测 通过归一化获得联合关联概率矩阵

状态更新 基于关联概率加权融合所有有效量测，分别更新两个目标的卡尔曼滤波器状态。此时目标的预测结果会相互影响，体现JPDAF的多目标协同优势。

仿真输出 可实时绘制目标真实轨迹、量测点及滤波轨迹，观察算法在目标交叉场景下的关联效果。典型的性能指标包括轨迹保持完整性和状态估计误差。

扩展思考： 当目标数增多时，关联假设组合会指数增长，需考虑近似算法（如PDAF） 可尝试与航迹管理逻辑结合，处理目标出现/消失的情况