MATLAB多传感器数据融合算法工具箱：毫米波与红外雷达集成实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供毫米波与红外雷达的原始数据预处理（噪声过滤、坐标校准、数据对齐）功能，并集成加权平均法、卡尔曼滤波和D-S证据理论三种融合算法，实现多源传感器数据的高效融合与协同处理。

详 情 说 明

多传感器数据融合算法项目

项目介绍

本项目旨在设计与实现基于毫米波雷达与红外雷达的多传感器数据融合算法。通过融合两种传感器的优势，提升目标检测与跟踪的精度和鲁棒性。项目集成了数据预处理、时间同步、多算法融合、目标跟踪及性能评估等多个模块，支持实时与离线两种工作模式，可广泛应用于自动驾驶、智能监控、无人机感知等领域。

功能特性

• 多源数据预处理: 提供对毫米波雷达点云数据与红外图像数据的噪声过滤、坐标校准和时间对齐功能。
• 灵活融合策略: 内置加权平均法、卡尔曼滤波及D-S证据理论三种融合算法，可根据场景选择或组合使用。
• 目标跟踪与关联: 建立数据关联模型，实现多目标检测、跟踪与融合决策。
• 定量性能评估: 输出融合精度、实时性、稳定性等量化指标，并提供多维度可视化对比。
• 双模式支持: 兼容实时数据处理与离线分析，满足研发与测试不同需求。

使用方法

1. 数据准备: 将毫米波雷达（.csv/.mat）、红外雷达（.jpg/.png及坐标信息）数据置于指定目录，配置传感器参数（.json）及时间同步文件。
2. 参数配置: 在config.json中设置传感器参数、融合算法类型、评估指标等。
3. 运行主程序: 执行main.m启动系统。实时模式将启动GUI界面动态输出跟踪结果；离线模式自动生成融合数据、可视化图表及评估报告。
4. 结果获取: 融合数据保存为.mat格式，轨迹对比图、误差分布图保存为.fig/.png，性能报告输出为.txt文件。

系统要求

• 操作系统: Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS (10.14+)
• 运行环境: MATLAB R2020b 或更高版本
• 依赖工具包: Signal Processing Toolbox, Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议: 内存 ≥ 8GB，处理器 ≥ Intel i5，支持实时处理需配备高速数据接口

文件说明

主程序文件整合了项目核心功能，具体包括：调度传感器数据读取与参数解析模块，执行数据预处理流程以实现噪声抑制与时空对齐；根据配置选择并调用加权平均、卡尔曼滤波或D-S证据理论算法进行数据融合；通过目标关联与跟踪模型输出融合决策结果；同时管理可视化渲染与性能评估模块，生成轨迹对比图、误差分析及量化指标报告，并支持实时模式下图形界面的动态更新与交互。