基于MATLAB的交互式多模型多目标跟踪系统

资 源 简 介

该项目通过MATLAB实现高效的IMM-MTT算法，能够利用单一传感器同时追踪多个运动目标。系统动态融合多种运动模型，并整合概率数据关联技术，显著提升复杂场景下的跟踪精度与稳定性。

详 情 说 明

交互式多模型多目标跟踪系统（IMM-MTT）

项目介绍

本项目实现了一种基于交互式多模型（IMM）的多目标跟踪算法，适用于单一传感器（如雷达、摄像头等）场景。系统通过动态融合多个运动模型（如匀速、匀加速、转弯模型），结合先进的数据关联技术，能够有效应对目标运动模式的不确定性和传感器量测中的杂波干扰，实现对多个运动目标的稳定、准确跟踪。

功能特性

• 多模型自适应跟踪：采用交互式多模型框架，自动切换目标的运动模式
• 灵活数据关联：支持概率数据关联（PDA）和全局最近邻（GNN）方法
• 多种滤波算法：可选用标准卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）
• 杂波环境鲁棒性：能够有效处理密集杂波环境下的目标跟踪问题
• 完整性能评估：提供跟踪精度、计算效率、轨迹连续性等多项性能指标

使用方法

输入数据准备

1. 传感器观测数据：包含时间戳和目标量测信息（位置、速度、角度等）的矩阵或结构体
2. 目标初始状态：每个目标的初始位置、速度、运动模式等参数
3. 模型参数：各运动模型的转移矩阵、噪声协方差、模型间转移概率矩阵
4. 环境参数：杂波密度、检测概率、传感器量测噪声等配置

执行流程

1. 配置系统参数和算法选项
2. 加载或生成传感器观测数据
3. 初始化多目标跟踪器
4. 运行主跟踪算法
5. 分析输出结果和性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 推荐内存：8GB 及以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心跟踪流程，实现了多目标跟踪的完整处理链。其主要功能包括：系统参数初始化、传感器数据预处理、交互式多模型算法执行、多目标数据关联处理、目标状态估计与更新、轨迹管理和维护、模型概率计算与更新，以及最终的性能评估与结果输出。该文件作为整个跟踪系统的调度核心，协调各算法模块的协同工作。