MATLAB卡尔曼滤波多目标跟踪仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现卡尔曼滤波多目标跟踪算法，集成目标检测、数据关联、状态预测等核心模块，支持二维平面内多目标的完整生命周期管理与动态轨迹可视化。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的多目标跟踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波算法的多目标跟踪仿真系统。系统能够处理二维平面内多个运动目标的完整跟踪流程，包括目标检测、数据关联、状态预测与更新等核心模块。通过可视化界面直观展示目标运动轨迹和卡尔曼滤波的估计效果，为多目标跟踪算法研究提供完整的仿真验证平台。

功能特性

• 多目标跟踪：支持同时跟踪多个运动目标，处理目标新生、持续跟踪和消失的全生命周期
• 卡尔曼滤波算法：采用标准卡尔曼滤波进行目标状态估计，实现噪声环境下的精确跟踪
• 数据关联：使用最近邻数据关联(NNDA)方法解决观测数据与已有轨迹的匹配问题
• 轨迹管理：完整的轨迹管理逻辑，包括轨迹初始化、维持和终止机制
• 可视化展示：实时显示目标真实轨迹、观测数据和滤波估计轨迹的对比
• 性能评估：提供跟踪精度、轨迹连续性等量化评估指标

使用方法

1. 准备输入数据：配置传感器观测数据文件，包含时间戳、目标ID和位置坐标
2. 设置系统参数：调整过程噪声协方差Q、观测噪声协方差R等滤波参数
3. 配置跟踪参数：设定关联门限阈值、最大丢失帧数等跟踪控制参数
4. 运行仿真系统：执行主程序启动跟踪仿真过程
5. 查看结果：观察实时可视化输出，分析生成的轨迹数据和性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MAT图形界面功能的操作系统
• 至少4GB内存（处理大量目标时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，实现了从数据输入到结果输出的全链路功能。具体包含传感器数据读取与解析、多目标跟踪算法的核心逻辑执行、卡尔曼滤波器的初始化与迭代更新、轨迹生命周期的管理维护、跟踪性能的实时计算评估，以及最终结果的可视化展示与输出生成。