基于MATLAB的多源信息融合雷达与红外目标协同跟踪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现雷达与红外传感器数据融合的目标跟踪系统，通过数据关联与滤波算法提升复杂环境下的跟踪精度与鲁棒性，支持实时数据处理与轨迹生成。

详 情 说 明

基于多源信息融合的雷达与红外目标协同跟踪系统

项目介绍

本项目旨在开发一个能够融合雷达与红外传感器数据的目标跟踪系统。系统通过数据关联、滤波算法和融合策略，实现对运动目标的稳定、精确跟踪，尤其在复杂环境下提升跟踪的鲁棒性与准确性。系统支持实时数据处理、轨迹预测以及多目标跟踪场景下的性能评估。

功能特性

• 多源数据融合：采用分布式或集中式融合策略，有效整合雷达与红外传感器的测量信息。
• 先进滤波算法：集成卡尔曼滤波/扩展卡尔曼滤波算法，实现对目标状态的精确估计与预测。
• 高效数据关联：支持最近邻域法、联合概率数据关联等多种算法，解决多目标跟踪中的量测-航迹关联问题。
• 实时处理能力：支持传感器数据的实时接入、处理与融合跟踪。
• 综合性能评估：输出跟踪精度、漏跟率、误跟率等关键指标，量化系统性能。
• 动态可视化：提供二维/三维动态视图，实时显示雷达点迹、红外目标位置及融合轨迹。

使用方法

1. 准备输入数据：确保雷达数据（时间序列点迹/航迹，含距离、方位角、速度等）和红外数据（图像序列或预处理后的位置信息）可用，并配置好传感器参数文件。
2. 配置系统参数：根据实际应用场景，在相应配置文件中设置滤波参数、融合策略、关联算法等。
3. 运行主程序：执行系统主入口函数，启动数据读取、融合跟踪处理流程。
4. 查看输出结果：程序运行后，将生成融合轨迹数据文件、性能评估报告，并启动可视化界面展示跟踪效果。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / 11 或 Linux 发行版 (如 Ubuntu 18.04+)
• MATLAB：版本 R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：建议 8 GB 或以上
• 磁盘空间：至少 1 GB 可用空间

文件说明

主入口文件承载了系统的核心调度与控制逻辑。其主要功能包括：初始化传感器参数与跟踪算法配置；按序读取雷达与红外的输入测量数据；执行关键的数据关联、状态滤波估计以及信息融合计算流程；对融合后的目标轨迹进行实时更新与预测；最终生成跟踪结果输出并进行动态可视化展示，同时计算相关的跟踪性能评价指标。