MATLAB多传感器数据融合多目标跟踪仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，构建了一个多目标跟踪仿真环境，能够生成多个运动目标的仿真轨迹，并实现多传感器数据融合处理，适用于复杂场景下的跟踪算法验证与研究。

详 情 说 明

基于多传感器数据融合的多目标跟踪仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的多目标跟踪仿真系统，旨在模拟多传感器环境下的目标跟踪全过程。系统通过集成轨迹生成、传感器观测模拟、数据关联、状态估计和多传感器数据融合等核心模块，构建了一个完整的跟踪算法验证平台。可广泛应用于算法研究、性能评估和教学演示。

功能特性

• 多目标轨迹仿真：支持生成多个运动目标的仿真轨迹，可配置CV（恒定速度）、CA（恒定加速度）等运动模型
• 多传感器观测模拟：模拟多个传感器的观测数据，包括测量噪声、采样频率和观测范围等参数
• 智能数据关联：实现多假设跟踪(MHT)等数据关联算法，解决观测数据与目标轨迹的对应关系
• 先进滤波算法：应用卡尔曼滤波系列算法进行目标状态估计和预测
• 多传感器融合：采用数据融合算法整合多源传感器信息，显著提升跟踪精度和鲁棒性
• 全面可视化分析：提供丰富的可视化输出，包括轨迹对比、误差分析和动态演示

使用方法

1. 参数配置：在主脚本中设置目标初始状态、传感器配置、运动模型和仿真参数
2. 运行仿真：执行主程序启动仿真过程，系统将自动完成轨迹生成、观测模拟和跟踪估计
3. 结果分析：查看生成的性能指标和可视化图表，评估跟踪算法效果
4. 数据保存：仿真结果将自动保存为.mat格式文件，便于后续分析处理

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件作为整个仿真系统的调度核心，实现了从参数初始化到结果输出的全流程控制。具体功能包括：解析用户输入的仿真配置参数，协调各功能模块的调用顺序与数据传递，管理多目标轨迹的生成与运动模拟，处理多传感器观测数据的合成与噪声添加，组织数据关联与状态估计算法的执行流程，统筹多传感器数据的融合处理，生成跟踪性能评估指标与可视化图表，以及负责最终结果的存储与输出。