MATLAB实现的交互式多模型扩展卡尔曼滤波多目标跟踪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用IMM-EKF算法实现多目标运动跟踪。通过融合匀速、匀加速和转弯等多种运动模型，自适应调整滤波器权重，有效处理非线性目标运动，提升复杂场景下的跟踪精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于交互式多模型扩展卡尔曼滤波（IMM-EKF）的多目标运动跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一种自适应多模型目标跟踪算法，核心是将交互式多模型（IMM）算法与扩展卡尔曼滤波（EKF）相结合，用于处理具有非线性运动特性的目标跟踪问题。系统通过并行运行多个运动模型（如匀速、匀加速、转弯模型），并基于贝叶斯原理动态更新各模型的概率权重，从而实现对目标运动状态的自适应估计与平滑预测。该系统适用于对机动目标进行稳健跟踪的场景，能够有效处理模型不确定性和非线性观测。

功能特性

• 多模型并行滤波：同时运行多个预设的运动模型，每个模型独立进行扩展卡尔曼滤波计算。
• 自适应模型概率更新：根据观测数据与各模型预测的匹配程度，实时更新并调整每个运动模型的概率权重。
• 非线性状态估计：利用扩展卡尔曼滤波（EKF）处理系统的非线性运动模型和观测模型。
• 轨迹平滑与预测：提供目标经过平滑处理的历史轨迹，并支持对未来短时轨迹的预测。
• 实时性能评估：系统运行时计算并输出跟踪误差统计量等性能指标，便于监控算法效果。

使用方法

1. 准备输入数据：配置所需的输入参数，主要包括：

* 观测数据：包含噪声的目标位置观测序列（二维或三维坐标）。 * 系统参数：过程噪声协方差矩阵与观测噪声协方差矩阵。 * 模型配置：定义多个运动模型（如CV, CA, CT）的状态转移矩阵及其初始概率。 * 初始状态：设定目标的初始状态向量（如位置、速度）。 * 时间参数：设置采样时间间隔和总的跟踪持续时间。

1. 运行主程序：执行系统主入口函数，启动跟踪流程。

1. 获取输出结果：算法运行完毕后，将生成以下输出：

* 状态估计：每个时刻目标的状态向量估计值（位置、速度等）。 * 估计误差：状态估计值对应的协方差矩阵，表征估计的不确定性。 * 模型概率：各时刻不同运动模型的概率分布，反映目标当前最可能的运动模式。 * 轨迹数据：平滑后的目标运动轨迹。 * 性能指标：包括跟踪误差统计量、模型切换历史记录等，用于评估算法性能。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口和控制核心，负责协调整个跟踪流程。其主要功能包括：初始化系统参数与滤波器状态，读取或生成观测数据，执行交互式多模型算法的核心循环（包含输入交互、模型条件滤波、概率更新和估计融合等步骤），进行目标状态的预测与更新，实时计算并记录模型概率，最终输出目标的状态估计、轨迹信息及各项性能评估指标。