基于PDA与最近邻算法的多目标跟踪MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多目标跟踪系统，结合概率数据关联（PDA）与最近邻算法处理传感器观测数据，持续估计目标位置、速度等状态，适用于运动目标跟踪场景。

详 情 说 明

基于PDA与最近邻算法的多目标跟踪系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个多目标跟踪系统，核心结合了概率数据关联（PDA）与最近邻（NN）算法。系统能够对多个运动目标进行持续、稳定的跟踪，通过处理传感器采集的观测数据序列，有效估计目标的位置、速度等状态信息。该系统特别针对现实场景中常见的目标遮挡、传感器杂波干扰等复杂情况进行了优化，旨在提升多目标跟踪的准确性、连续性和整体鲁棒性。

功能特性

• 多目标跟踪：能够同时跟踪多个运动目标，并维持其独立的身份标识。
• 混合数据关联：综合运用概率数据关联（PDA）与最近邻（NN）算法，平衡跟踪的准确性与计算效率。
• 鲁棒状态估计：采用卡尔曼滤波（Kalman Filter）对目标状态进行最优估计，有效平滑观测噪声。
• 复杂场景处理：具备处理目标短暂遮挡、交叉以及传感器观测中存在杂波干扰的能力。
• 全面结果输出：提供目标状态估计、运动轨迹可视化及多项量化性能评估指标。
• 实时可视化：支持动态显示目标运动轨迹与传感器观测点，便于实时监控与事后分析回放。

使用方法

1. 准备输入数据：按照指定格式准备传感器观测数据矩阵、目标初始状态向量、过程噪声与观测噪声的协方差矩阵以及杂波密度参数。
2. 配置系统参数：根据具体应用场景，在相应文件中调整跟踪算法参数（如关联门限、滤波参数等）。
3. 运行主程序：执行主函数文件，系统将开始处理观测数据并进行多目标跟踪。
4. 查看输出结果：程序运行完毕后，将在命令行窗口输出性能评估指标（如RMSE），并自动生成目标运动轨迹图。实时跟踪可视化界面将在运行过程中动态更新。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 内存：建议 4GB 以上，具体需求取决于观测数据量的大小。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，其主要功能包括：初始化多目标跟踪环境与参数，读取传感器观测数据序列，循环执行基于概率数据关联与最近邻算法的数据关联逻辑，调用卡尔曼滤波器进行目标状态预测与更新，管理跟踪轨迹的起始与终止，最终实现跟踪结果的可视化展示并计算输出性能评估指标。