基于MATLAB的最邻近数据关联目标跟踪仿真系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的单/多目标跟踪仿真系统，采用最邻近数据关联（NN）算法结合卡尔曼滤波器，能够处理离散观测数据并完成轨迹匹配与状态估计。包含完整的仿真流程与可视化分析工具。

详 情 说 明

基于最邻近数据关联的目标跟踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的单目标/多目标跟踪仿真系统，核心采用最邻近数据关联算法（NN）。系统能够处理传感器获取的离散观测数据，通过数据关联将观测与目标轨迹进行匹配，并利用卡尔曼滤波器进行状态估计。该系统包含轨迹初始化、关联门限计算、关联矩阵构建、轨迹更新与终结等完整功能模块，同时支持跟踪性能评估指标的计算与分析。

功能特性

• 核心算法：最邻近数据关联算法（Nearest Neighbor Data Association）
• 状态估计：卡尔曼滤波状态估计（Kalman Filter State Estimation）
• 轨迹管理：完整的轨迹初始化、维持与删除逻辑（Track Initiation, Maintenance and Deletion）
• 多目标支持：可同时处理单目标及多目标跟踪场景
• 性能评估：提供跟踪精度（RMSE）、关联成功率、误跟踪率等量化指标
• 可视化展示：实时显示目标真实轨迹、观测点和估计轨迹的对比图

使用方法

1. 准备输入数据：

- 传感器观测数据矩阵：每行格式为[时间戳, 观测ID, x坐标, y坐标, z坐标(可选), 观测噪声协方差] - 目标初始状态向量：[位置x, 位置y, 速度x, 速度y]（可扩展至三维） - 系统参数配置：传感器测量误差、过程噪声协方差、关联门限阈值、跟踪终止条件

1. 运行系统：

执行主程序文件启动跟踪仿真

1. 获取输出结果：

- 目标轨迹列表：每个目标完整的运动轨迹[时间戳, 目标ID, 估计位置x, 估计位置y, 估计速度x, 估计速度y] - 关联结果统计：每个时间步的观测-轨迹关联对应关系 - 性能评估报告：包含多种跟踪性能指标的分析结果 - 可视化跟踪轨迹图：直观展示跟踪效果对比

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱（用于卡尔曼滤波实现）

文件说明

主程序文件包含了系统的核心功能实现，主要承担以下关键作用：系统参数初始化与配置管理、传感器观测数据的读取与预处理、目标轨迹的创建与初始化逻辑、基于关联门限的最邻近数据关联计算、卡尔曼滤波器的状态预测与更新循环、轨迹生命周期管理（包括确认与终止判断）、跟踪结果的性能指标计算与分析，以及最终结果的可视化展示输出。