基于JPDA算法的多目标跟踪MATLAB实现

资 源 简 介

该MATLAB项目实现联合概率数据关联(JPDA)算法，能够在杂波环境下稳定跟踪多个目标。系统支持目标数量动态变化和轨迹交叉场景，通过概率权重关联数据并利用卡尔曼滤波器更新运动状态，适用于复杂多目标跟踪任务。

详 情 说 明

基于JPDA算法的多目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于联合概率数据关联（JPDA）算法的多目标跟踪系统，专门设计用于解决杂波环境下多个运动目标的稳定跟踪问题。系统能够有效处理目标数量动态变化、轨迹交叉、观测丢失等复杂场景，通过概率权重计算观测与目标之间的关联关系，并利用卡尔曼滤波器进行目标运动状态的精确估计与更新，显著提升了多目标跟踪的准确性和鲁棒性。

功能特性

• 联合概率数据关联：采用JPDA算法计算每个观测与现有目标轨迹的关联概率，有效处理杂波干扰和轨迹交叉场景
• 自适应轨迹管理：支持目标轨迹的自动初始化、维持与终止，能够动态适应目标数量的变化
• 卡尔曼滤波估计：利用卡尔曼滤波器对目标运动状态进行预测和更新，提供平滑连续的状态估计
• 实时可视化：动态显示目标运动轨迹、当前观测数据及其关联匹配结果
• 性能评估：提供跟踪精度、漏检率等多种统计指标，便于系统性能分析与优化

使用方法

输入数据格式

1. 传感器观测数据：二维数组格式，包含每帧中各个目标的位置、速度等测量值
2. 系统参数配置：包括过程噪声协方差、观测噪声协方差等卡尔曼滤波器参数
3. 跟踪初始化配置：最大目标数量、关联阈值、轨迹管理参数等控制参数

运行流程

1. 准备输入数据文件，配置系统参数
2. 运行主程序启动多目标跟踪系统
3. 系统自动处理观测数据，生成跟踪结果
4. 查看实时可视化界面和性能评估报告

输出结果

• 目标轨迹列表：每个目标的连续状态估计序列
• 关联概率矩阵：观测与目标之间的匹配概率分布
• 实时跟踪可视化：动态显示目标运动轨迹与当前观测匹配结果
• 性能评估指标：跟踪精度、漏检率等统计指标报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS
• 推荐内存：8GB及以上
• 必要工具箱：信号处理工具箱、图像处理工具箱

文件说明

主程序文件集中实现了多目标跟踪系统的核心功能，包括整个跟踪流程的初始化、数据读入、算法执行与结果输出。具体涵盖传感器观测数据的预处理、联合概率数据关联算法的核心逻辑实现、卡尔曼滤波器的状态预测与更新操作、目标轨迹的创建维护与终止管理、实时可视化界面的生成与刷新以及跟踪性能指标的在线计算与统计分析。