基于MATLAB的交互式多模型滤波雷达多目标跟踪系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境实现雷达多目标机动跟踪算法。采用交互式多模型(IMM)处理目标机动行为，同时集成扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波两种非线性滤波方法。完整覆盖雷达数据处理、目标跟踪等核心功能。包含详细注释、仿真结果和可视化模块。

详 情 说 明

基于交互式多模型滤波的雷达多目标机动跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的雷达多目标机动跟踪算法框架，采用先进的交互式多模型（IMM）滤波技术，能够有效处理目标在运动过程中发生的复杂机动行为。系统集成了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）两种非线性滤波方法，支持恒定速度（CV）和恒定加速度（CA）两种基本运动模型，可实现对多目标位置、速度和加速度的实时精确估计。

功能特性

• 多模型自适应滤波：采用交互式多模型算法，自动适应目标的机动模式变化
• 双滤波算法支持：集成扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波，满足不同精度需求
• 多运动模型配置：支持恒定速度和恒定加速度两种基础运动模型
• 实时状态估计：提供目标位置、速度和加速度的实时跟踪估计
• 性能评估系统：包含完整的跟踪精度评估功能，通过真实数据验证算法有效性
• 可视化分析：生成真实轨迹与估计轨迹的对比图形，直观展示跟踪效果

使用方法

1. 数据准备：将雷达观测数据保存为Measure.mat文件，真实运动数据保存为Real.mat文件
2. 参数配置：设置过程噪声协方差、观测噪声协方差、模型转移概率等参数
3. 运行主程序：执行主程序启动跟踪系统
4. 结果分析：查看生成的状态估计结果、性能指标和可视化图形

系统将输出以下结果：

• 各时间步的目标状态估计值（位置、速度、加速度）
• 重建的完整目标运动轨迹
• 跟踪误差统计指标（均方根误差、平均绝对误差等）
• 各运动模型的激活概率时间序列
• 真实轨迹与估计轨迹的对比可视化图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱（用于性能评估）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心功能实现，包括雷达观测数据的读取与预处理，交互式多模型滤波算法的完整执行流程，多种滤波方法与运动模型的协同工作机制，目标状态的实时估计与更新，跟踪精度评估指标的计算与分析，以及最终结果的可视化展示生成。