基于概率数据关联的MATLAB多目标三维跟踪算法实现

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了三维空间中多目标的持续跟踪系统，采用概率数据关联算法处理量测关联，结合卡尔曼滤波器进行状态估计与预测，能够稳定追踪多个运动目标的轨迹。

详 情 说 明

基于概率数据关联的多目标三维跟踪算法实现

项目介绍

本项目实现了一个三维空间中的多目标跟踪系统，核心目标是在存在测量不确定性和杂波干扰的环境中，对多个运动目标进行持续稳定的轨迹追踪。系统采用概率数据关联滤波器(PDAF)处理目标与量测之间的对应关系，结合卡尔曼滤波器进行目标状态估计，并实现了完整的航迹生命周期管理机制。

功能特性

• 概率数据关联：采用PDAF算法计算各量测与现有轨迹的关联概率，有效处理量测来源的不确定性
• 三维状态估计：基于卡尔曼滤波器实现目标位置、速度的三维状态预测与更新
• 完整航迹管理：实现轨迹的自动起始、维持逻辑（关联更新）和终止判断
• 性能评估：提供轨迹完整性、位置误差RMS、关联成功率等量化指标
• 结果可视化：支持三维空间中目标轨迹的动态显示和跟踪状态实时展示
• 数据持久化：跟踪结果可保存为.mat格式文件供后续分析使用

使用方法

1. 准备输入数据：准备包含时间戳和三维坐标的量测数据矩阵(N×4)，设置传感器噪声协方差矩阵(3×3)
2. 配置系统参数：根据实际场景设置目标运动模型参数（如加速度噪声）、关联门限、置信度阈值等
3. 运行跟踪系统：执行主程序启动多目标跟踪过程
4. 查看输出结果：获取目标轨迹列表（ID、位置、速度、协方差）和性能评估指标
5. 分析可视化结果：观察三维轨迹动画，验证跟踪效果的稳定性和准确性

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 具备三维图形显示能力的计算机
• 建议内存4GB以上，用于处理大规模点云数据

文件说明

主程序文件实现了多目标跟踪系统的核心流程控制，包括系统参数初始化、量测数据读取、跟踪主循环执行以及结果输出与可视化。具体而言，该文件完成了跟踪算法的时间步进推进，在每个处理周期内协调调用量测预处理、轨迹预测、概率数据关联、状态更新和航迹管理等关键模块，并最终生成轨迹输出和性能分析报告。