MATLAB多目标跟踪算法对比平台：PDA与NN性能分析系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的多目标跟踪平台，集成概率数据关联(PDA)与最近邻(NN)算法，支持动态环境下多目标的实时轨迹预测与并行性能对比。用户可自定义目标初始状态与传感器参数，适用于算法研究与教学演示。

详 情 说 明

多目标跟踪系统中的概率数据关联与最近邻算法对比分析平台

项目介绍

本项目构建了一个多目标跟踪算法的对比分析平台，聚焦于动态环境中运动目标的实时跟踪与轨迹预测。系统核心集成了两种经典数据关联算法——概率数据关联（PDA）与最近邻（NN），并与卡尔曼滤波状态估计器相结合，实现了从数据模拟、算法执行到性能评估的全流程分析。用户可通过灵活配置目标动态、传感器参数及噪声模型，直观对比不同算法在跟踪精度、计算效率及稳定性等方面的表现。

功能特性

• 双算法并行对比：同步运行PDA与NN算法，支持在同一场景下进行公平的性能比较。
• 可配置运动模型：提供匀速(CV)和匀加速(CA)两种目标运动模型，适应不同动态场景。
• 自定义噪声环境：允许用户设定过程噪声与观测噪声的协方差矩阵，模拟真实传感器的测量不确定性。
• 多维可视化输出：实时生成目标跟踪动画、轨迹对比图、关联概率热力图（PDA）及误差统计图表。
• 量化性能评估：自动计算并输出均方根误差(RMSE)、最大偏差等关键指标，生成算法性能对比报告。

使用方法

1. 参数配置：在main.m脚本的初始化部分，设定目标初始状态（位置、速度等）、传感器参数、系统采样间隔及噪声模型。
2. 运行仿真：直接执行main.m，系统将自动生成模拟目标轨迹与观测数据，并并行运行PDA与NN跟踪算法。
3. 结果分析：程序运行完毕后，查看生成的跟踪动画与轨迹对比图以定性分析跟踪效果；查阅命令行输出的误差统计表格与性能报告进行定量比较。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：无特殊工具箱要求，核心算法由原生MATLAB代码实现

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制中枢，负责协调各个功能模块的调用与数据流转。它首先完成用户指定参数的系统初始化，包括目标运动模型设定、传感器特性配置及跟踪算法参数加载；随后启动多目标运动轨迹与含噪声观测数据的模拟生成模块；核心功能为并行执行概率数据关联与最近邻两种跟踪算法，并实时记录其状态估计结果；最终，该文件驱动轨迹可视化、误差统计分析及算法性能对比报告生成等一系列后处理流程，实现从输入配置到结果输出的完整仿真链路。