基于MATLAB的改进型当前统计模型自适应目标跟踪算法优化方案

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，针对传统CS模型在目标跟踪中的动态适应性不足与噪声敏感性问题，通过多模型融合与智能参数调整策略，显著提升复杂场景下目标跟踪的精度、稳定性与实时性。

详 情 说 明

改进型当前统计模型自适应目标跟踪算法优化项目

项目介绍

本项目针对传统当前统计（CS）模型在目标跟踪过程中存在的动态适应性不足和对观测噪声敏感等问题，进行了深入优化。通过引入多模型自适应滤波算法、噪声统计特性在线估计技术，并融合交互式多模型（IMM）与卡尔曼滤波，显著提升了算法在复杂场景下的跟踪性能。项目致力于实现目标运动状态的自适应变化响应，有效处理突发机动和噪声干扰，可广泛应用于雷达、视频监控等领域中的多目标跟踪任务。

功能特性

• 动态自适应跟踪：结合多模型策略，使算法能够根据目标的机动变化自动调整滤波模型，提升对匀速、匀加速、突发机动等不同运动模式的适应性。
• 噪声鲁棒性增强：集成在线噪声估计算法，实时修正系统与观测噪声的统计特性，降低噪声波动对跟踪精度的影响。
• 高性能输出：提供精确的目标状态估计（位置、速度、加速度）、轨迹可视化、误差分析及多项跟踪性能评估指标（如RMSE、跟踪丢失率）。
• 实战应用导向：支持雷达坐标（距离、方位角、俯仰角）及视频像素坐标等多种传感器输入格式，具备良好的可扩展性。

使用方法

1. 准备输入数据：按指定格式组织传感器观测序列、目标初始状态向量及噪声统计参数初始值。
2. 运行主程序：执行主算法流程，系统将自动完成数据读入、模型初始化、滤波估计与性能评估。
3. 获取输出结果：程序运行后，可在输出目录查看目标状态估计序列、轨迹图表、误差曲线及性能评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：MATLAB 基本安装（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件作为项目的调度核心，实现了从数据加载、参数初始化到算法执行与结果输出的全流程功能。具体涵盖了传感器观测数据的读取与解析、目标初始状态的设定、改进型交互式多模型自适应滤波算法的执行、目标运动状态的递推估计与更新、跟踪轨迹的可视化绘制以及最终跟踪精度的分析与评估指标计算。