MATLAB混合粒子滤波多目标跟踪算法仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，结合Kalman滤波与粒子滤波算法，实现非线性非高斯环境下的多目标运动状态估计。系统通过混合滤波策略平衡计算效率与跟踪精度，适用于多目标跟踪仿真研究。

详 情 说 明

基于混合粒子滤波的多目标跟踪算法仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个结合Kalman滤波与粒子滤波的混合多目标跟踪系统，专门用于解决非线性非高斯环境下的多目标运动状态估计问题。系统通过融合两种滤波算法的优势，在保证计算效率的同时显著提高了跟踪精度，适用于动态目标数量变化场景下的自适应跟踪任务。

功能特性

• 混合滤波算法：集成Kalman滤波的线性优化能力与粒子滤波的非线性处理能力
• 多目标数据关联：支持JPDA（联合概率数据关联）、MHT（多假设跟踪）等先进关联技术
• 自适应重采样策略：采用系统重采样/残差重采样等策略，有效防止粒子退化
• 动态目标管理：支持目标新生、消亡等动态数量变化的自动处理
• 可视化分析：提供实时跟踪过程可视化和性能评估报告

使用方法

输入配置

1. 传感器观测数据：提供时序测量序列（位置、速度等观测值）
2. 初始状态设置：配置目标的初始位置、速度、加速度等状态向量
3. 噪声参数设定：设置过程噪声协方差矩阵Q和测量噪声协方差矩阵R
4. 算法参数调整：根据需求配置粒子数量等关键参数

输出结果

• 目标状态估计矩阵（每个时间步的精确状态）
• 连续运动轨迹序列
• 跟踪精度评估（RMSE、一致性检验等指标）
• 实时可视化图形展示
• 算法性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存：8GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法初始化、数据预处理、混合滤波执行、多目标关联处理、状态估计计算、性能评估分析以及结果可视化输出等完整流程。该文件整合了所有关键模块，负责控制整个跟踪仿真的执行顺序和参数传递，确保算法各阶段的协调运作和最终结果的生成与展示。