基于MATLAB的PDA多目标跟踪算法实现

资 源 简 介

本项目实现雷达场景下的概率数据关联（PDA）多目标跟踪算法，能够处理观测数据与目标之间的不确定性，完成目标状态估计与数据关联。适用于雷达数据处理研究。

详 情 说 明

基于《雷达数据处理及应用》的PDA多目标跟踪算法实现

项目介绍

本项目实现了雷达场景下的概率数据关联（PDA）算法，专门用于多目标跟踪任务。算法基于卡尔曼滤波框架，能够有效处理观测数据与目标之间的不确定性关联问题，实现对多个运动目标的连续状态估计和轨迹跟踪。

功能特性

• 观测数据预处理：对原始雷达观测数据进行格式转换和有效性校验
• 目标状态预测：基于卡尔曼滤波实现目标状态的时序预测
• 关联概率计算：采用概率数据关联方法计算观测与目标的关联概率
• 目标状态更新：根据关联概率加权更新目标状态估计
• 轨迹管理：实现轨迹初始化、维持、终止等全生命周期管理
• 性能评估：提供跟踪精度评估指标（RMSE等）和可视化分析

使用方法

1. 准备输入数据：

- 雷达观测数据矩阵（时间戳、距离、方位角、俯仰角） - 目标初始状态向量（位置、速度等） - 传感器噪声协方差矩阵 - 过程噪声协方差矩阵 - 检测概率与虚警概率参数

1. 运行主程序：执行主函数启动多目标跟踪流程

1. 获取输出结果：

- 目标状态估计轨迹数据 - 观测-目标关联概率矩阵 - 跟踪轨迹可视化图形 - 跟踪性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学与机器学习工具箱（用于性能评估）

文件说明

主程序文件整合了多目标跟踪的核心处理流程，具体包括：系统参数初始化配置、观测数据读取与预处理、多目标跟踪主循环执行、目标状态预测与更新计算、关联概率矩阵生成、轨迹管理逻辑实现以及最终结果的可视化输出与性能评估分析。