MATLAB实现的GM-PHD多目标跟踪算法教学软件v1.0

资 源 简 介

本MATLAB项目利用高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器实现多目标跟踪教学演示，支持场景模拟、轨迹可视化与动态目标新生/消逝过程展示，帮助用户直观理解算法原理。

详 情 说 明

GM-PHD多目标跟踪算法教学软件 v1.0

项目介绍

本项目是一个基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器的多目标跟踪算法教学软件。系统通过模拟多目标运动场景，实现GM-PHD滤波器核心算法，并提供直观的可视化展示，帮助用户深入理解多目标跟踪技术的原理与实现流程。软件支持参数自定义调整和跟踪性能分析，适用于算法学习和教学演示。

功能特性

• 多目标场景模拟：可模拟多个目标的运动轨迹，包括匀速、匀加速等常见运动模型
• GM-PHD算法实现：完整实现高斯混合概率假设密度滤波核心算法
• 动态过程可视化：实时展示目标新生、消亡过程及跟踪轨迹演变
• 参数灵活调整：支持运动模型参数、杂波密度、目标出现/消失概率等参数配置
• 性能评估分析：提供OSPA距离、漏检率等跟踪性能指标计算与展示
• 交互式教学界面：用户友好的图形界面，便于算法步骤的分步演示和理解

使用方法

1. 参数设置：在配置界面设置目标初始状态、运动模型参数、观测噪声、杂波密度等
2. 场景生成：根据设定参数生成多目标运动场景和传感器观测数据
3. 算法运行：执行GM-PHD滤波算法进行多目标状态估计
4. 结果可视化：查看目标真实轨迹、估计轨迹、目标数量变化等可视化结果
5. 性能分析：分析跟踪精度指标，评估算法性能

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11, Linux, macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括初始化参数配置、生成多目标运动场景与观测数据、执行GM-PHD滤波算法的主要迭代过程、管理目标新生与消亡的状态更新、进行轨迹估计与数据关联、生成各类可视化结果图表，并计算最终的性能评估指标。该文件作为整个系统的调度中心，协调各个功能模块的顺序执行与数据传递。