MATLAB实现基于二维分配与三维定位的多目标航迹关联算法

资 源 简 介

本项目开发一种高效多目标航迹关联算法，利用二维分配（如匈牙利算法）处理传感器点迹关联，结合三维定位技术提升目标追踪精度。适用于雷达、声纳等多传感器数据融合场景。

详 情 说 明

基于二维分配与三维定位的多目标航迹关联算法研究与实现

项目介绍

本项目实现了一个多目标跟踪系统中的核心航迹关联算法，主要用于处理多传感器环境下的目标跟踪问题。通过结合二维分配算法与三维定位技术，系统能够有效解决航迹与量测数据之间的关联问题，并在复杂场景下维持稳定准确的目标轨迹。

功能特性

• 多传感器数据融合：整合多个传感器的观测数据，实现信息互补
• 二维分配关联：采用匈牙利算法解决量测-航迹的最优匹配问题
• 三维空间定位：通过坐标转换确定目标的精确空间位置
• 航迹生命周期管理：完整处理航迹的起始、维持和终结过程
• 复杂场景适应：有效处理航迹交叉、目标密集等挑战性场景
• 状态估计优化：使用卡尔曼滤波进行目标运动状态的最优估计

使用方法

输入数据格式

1. 传感器量测数据：包含时间戳、距离、方位角、俯仰角等观测信息
2. 已有航迹信息：包含目标ID、历史位置、速度、协方差矩阵等状态信息
3. 系统参数：传感器位置坐标、测量误差统计特性、关联门限阈值等
4. 环境参数：坐标系定义、时间同步参数等系统配置信息

输出结果

1. 关联矩阵：显示量测与航迹的最佳匹配关系
2. 更新航迹：包含目标ID、新估计的位置、速度、协方差等状态信息
3. 新起始航迹：对新检测目标的初始航迹建立
4. 终结航迹列表：已消失目标的航迹终止记录
5. 性能评估指标：关联正确率、定位精度等统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统
• 建议内存4GB以上，用于处理大规模目标场景

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从数据输入到结果输出的完整功能链。具体包括传感器量测数据的预处理与坐标统一转换，已有航迹状态的预测更新与协方差管理，基于匈牙利算法的二维最优分配求解，新检测目标的航迹起始逻辑与初始状态估计，以及不再关联目标的航迹终结判定。同时，该文件还负责调用卡尔曼滤波算法进行目标状态的最优估计，执行三维空间定位计算，并生成包括关联矩阵、更新航迹和性能指标在内的各类输出结果。