MATLAB实现的机动目标交互多模型跟踪系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发，采用CS/CA/MCT三种运动模型的交互多模型算法，实现对机动目标的实时状态估计与轨迹跟踪。系统能自适应切换模型，有效处理目标机动行为，提升跟踪精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于CS/CA/MCT模型的机动目标交互多模型跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个针对机动目标的实时状态估计与轨迹跟踪系统。系统核心采用交互多模型算法，在匀速运动模型、匀加速运动模型和协同转弯模型三种典型运动模型间进行自适应切换。通过卡尔曼滤波技术与多模型协同估计，有效处理目标运动过程中发生的机动变化，实现对目标位置、速度和加速度的精确跟踪。

功能特性

• 多模型自适应跟踪：系统能够在CS、CA、MCT三种运动模型间智能切换，适应目标的机动变化
• 实时状态估计：输出每个时刻目标的位置、速度、加速度估计值
• 模型概率计算：提供各时刻三种运动模型的后验概率分布
• 轨迹预测能力：基于当前状态进行目标未来轨迹预测
• 误差统计分析：计算估计状态与实际观测之间的误差统计
• 可视化展示：提供目标运动轨迹、模型切换过程的可视化结果

使用方法

1. 准备输入数据：

- 观测数据：包含目标位置信息的传感器观测序列 - 初始状态：目标初始位置、速度、加速度估计值 - 系统参数：各运动模型的转换概率矩阵、噪声协方差参数 - 时间序列：各观测点对应的时间戳

1. 运行跟踪系统：执行主程序启动跟踪过程

1. 获取输出结果：

- 状态估计序列 - 模型概率分布 - 轨迹预测数据 - 跟踪误差统计 - 可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 具备基本的信号处理和矩阵运算工具箱
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心跟踪流程，包括：初始化跟踪参数与滤波器状态，循环处理观测数据序列，执行交互多模型算法的混合、滤波、概率更新和状态融合四个关键步骤，进行轨迹预测计算，最后生成状态估计结果和可视化输出。