基于MM-GMPHD算法的MATLAB多目标跟踪与状态估计系统

资 源 简 介

本项目采用多模型高斯混合概率假设密度(MM-GMPHD)滤波算法，实现对五个时刻目标的连续跟踪、场景目标数目实时估计及位置/速度等状态量的精确计算。适用于动态多目标环境下的高效状态估计。

详 情 说 明

基于MM-GMPHD算法的多目标跟踪与状态估计系统

项目介绍

本项目实现了一个基于多模型高斯混合概率假设密度(MM-GMPHD)滤波算法的多目标跟踪与状态估计系统。系统能够对动态场景中的多个目标进行连续跟踪，实时估计目标数目，并对每个目标的状态进行精确估计。该系统特别适用于处理目标新生、消亡和运动模式转换等复杂场景，提供稳定可靠的多目标跟踪解决方案。

功能特性

• 多模型滤波算法: 采用MM-GMPHD滤波器，支持多种运动模型（如匀速CV模型、匀角速度CT模型）
• 连续目标跟踪: 对五个不同时刻产生的目标进行连续跟踪，保持轨迹连续性
• 实时目标计数: 动态估计场景中的目标数目，适应目标新生和消亡
• 精确状态估计: 提供目标位置、速度等状态向量的精确估计及协方差矩阵
• 动态场景处理: 有效处理目标运动模式转换、新生和消亡等复杂情况
• 性能评估: 提供目标数目和状态估计的精度评估指标

使用方法

1. 准备输入数据:

- 传感器观测数据矩阵（包含时间戳、观测位置坐标、观测噪声协方差） - 目标运动模型参数（多个运动模型的转移矩阵和过程噪声） - 生存概率和检测概率参数 - 新生目标强度函数参数 - 五个目标的初始状态信息

1. 运行主程序:

```bash # 在MATLAB环境中运行 main

1. 获取输出结果:

- 每个时刻的目标数目估计 - 各目标的状态估计（位置、速度等）及协方差矩阵 - 连续的目标运动轨迹数据 - 各目标的运动模型概率分布 - 估计误差分析报告

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求: 至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间: 至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括初始化多目标跟踪环境、读取传感器观测数据、配置多模型滤波参数、执行MM-GMPHD滤波算法的主循环流程、管理高斯混合分量的剪枝与合并操作、提取目标状态估计结果、进行轨迹关联与维护、计算模型概率分布以及生成性能评估报告。该文件整合了所有关键算法模块，确保多目标跟踪系统的完整运行流程。