基于MATLAB的雷达多目标跟踪与轨迹预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现雷达环境下的多目标实时跟踪，包含点云预处理、目标检测、数据关联、卡尔曼滤波状态估计和轨迹预测等功能，适用于雷达信号处理与目标跟踪应用场景。

详 情 说 明

雷达应用中的多目标跟踪与轨迹预测系统

项目介绍

本项目是一个专业的雷达数据处理系统，旨在实现对雷达探测环境下多个运动目标的实时跟踪与轨迹分析。系统运用先进的跟踪滤波与数据关联算法，能够从包含杂波的雷达点云数据中稳定地提取目标航迹，并对其未来运动轨迹进行预测，适用于交通监控、安防预警、空中交通管制等多种雷达应用场景。

功能特性

• 雷达点云预处理与目标检测：对原始雷达测量数据进行滤波和聚类，初步分离潜在目标点与杂波。
• 多目标数据关联与航迹起始：采用多假设跟踪（MHT）等算法，解决测量点与已有航迹的匹配问题，并有效起始新目标航迹。
• 目标运动状态估计：基于卡尔曼滤波系列算法，对目标的位置、速度、加速度等运动状态进行最优估计。
• 目标轨迹预测与跟踪维持：根据当前状态估计，预测目标未来的运动轨迹，并在目标短暂消失时维持跟踪。
• 跟踪性能评估与可视化：实时计算跟踪置信度，并提供直观的可视化界面展示雷达点云、目标轨迹及预测结果。

使用方法

1. 数据准备：准备包含距离、方位角、俯仰角、多普勒速度等信息的雷达原始数据文件，并配置好相应的传感器参数与环境参数文件。
2. 系统配置：在配置文件config.m（或类似文件）中设置雷达参数（如位置、扫描频率）、环境参数（如杂波密度）以及算法参数（如滤波类型、关联门限）。
3. 运行主程序：执行main.m文件启动系统。系统将自动加载数据、初始化跟踪器，并开始处理每一帧雷达数据。
4. 结果查看：系统处理完成后，将在命令行输出目标跟踪列表和性能统计报告。同时，可视化窗口将动态显示跟踪过程与最终轨迹。结果数据（如轨迹文件、性能指标）也会被保存至指定输出目录。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox（部分功能可能需要）
• 硬件建议：至少 4GB 内存，推荐 8GB 或以上，用于处理大规模点云数据。

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度中枢，负责串联所有核心处理流程。其功能包括：系统初始化（读取配置与参数）、雷达数据加载与预处理、多目标跟踪算法主循环的实现（包含数据关联、状态估计与预测、航迹管理）、跟踪结果的可视化展示，以及最终的性能评估与报告生成。程序的执行逻辑是顺序处理每一时刻的雷达数据，并更新所有目标的跟踪状态。