基于MATLAB的多目标跟踪系统：卡尔曼/扩展卡尔曼滤波与航迹关联实现

资 源 简 介

本项目实现完整的滤波与目标跟踪系统，包含标准卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器，支持目标状态估计、轨迹预测及多目标航迹关联，适用于雷达、视频等场景的实时跟踪处理。

详 情 说 明

多目标跟踪系统：卡尔曼/扩展卡尔曼滤波与航迹关联模块

项目介绍

本项目实现了一个完整的滤波与目标跟踪系统，集成了标准卡尔曼滤波器(KF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF)两种核心算法。系统能够对运动目标进行精确的状态估计、轨迹预测和位置修正，并通过高效的航迹关联算法实现多目标跟踪的数据关联与融合处理。该系统适用于雷达探测、视频监控、自动驾驶等多种需要对运动目标进行实时跟踪的应用场景。

功能特性

• 多算法支持: 提供标准卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波两种滤波算法，适用于线性与非线性系统模型
• 多目标跟踪: 实现多目标航迹的数据关联、匹配与融合处理能力
• 状态估计: 对目标位置、速度、加速度等状态向量进行精确估计
• 轨迹预测: 基于系统动态模型进行目标运动轨迹预测
• 误差分析: 实时计算状态估计误差协方差，提供跟踪性能评估
• 轨迹平滑: 对观测坐标序列进行平滑处理，提高轨迹质量
• 性能监测: 输出均方根误差、跟踪连续性等实时性能指标

使用方法

1. 准备输入数据:

- 传感器原始观测数据（二维/三维坐标序列） - 目标初始状态向量（位置、速度、加速度等） - 系统噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵 - 系统动态模型参数（运动方程系数） - 观测时间戳序列

1. 配置跟踪参数:

- 选择滤波算法（KF或EKF） - 设置系统动态模型类型 - 调整噪声协方差参数

1. 运行跟踪系统:

- 执行主程序启动跟踪流程 - 系统自动完成状态估计、轨迹预测和航迹关联

1. 获取输出结果:

- 目标状态估计结果（滤波后的状态向量） - 目标运动轨迹预测数据 - 状态估计误差协方差矩阵 - 多目标航迹关联匹配表 - 轨迹平滑处理后的坐标序列 - 实时跟踪性能指标

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 编程环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求: 至少4GB RAM（处理大规模数据时建议8GB以上）
• 存储空间: 至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括初始化参数配置、传感器数据读取与预处理、滤波算法选择与执行、多目标航迹关联计算、跟踪结果可视化展示以及性能指标分析评估。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的跟踪系统操作接口。