MATLAB实现的高斯混合模型概率假设密度多目标跟踪仿真

资 源 简 介

本项目提供基于GM-PHD滤波器的多目标跟踪完整仿真流程，通过高斯混合模型近似PHD实现目标状态与数量估计，支持新生/消亡/漏检等场景，无需数据关联即可处理复杂跟踪任务。

详 情 说 明

基于高斯混合模型的概率假设密度滤波器目标跟踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于高斯混合模型(GMM)近似的概率假设密度(PHD)滤波器，用于多目标跟踪环境下的仿真模拟。系统通过高斯混合模型对PHD滤波器进行有效近似，能够在无需数据关联的情况下，实现对多个运动目标的持续状态估计和数量跟踪。该系统完整模拟了GM-PHD滤波器的递归计算流程，支持目标新生、消亡、漏检等复杂场景，为多目标跟踪算法的研究和验证提供了完整的仿真平台。

功能特性

• 多目标跟踪能力：在无需显式数据关联的情况下，实现对多个运动目标的持续跟踪
• 完整流程模拟：包含PHD滤波器的预测、更新、修剪、合并等完整计算环节
• 复杂场景支持：支持目标新生、消亡、漏检、虚警等实际跟踪场景
• 性能评估体系：提供OSPA距离、目标丢失率等多种跟踪性能评估指标
• 可视化分析：生成高斯混合分量演化过程、目标轨迹跟踪结果等直观图表
• 参数灵活配置：支持运动模型、传感器参数、跟踪阈值等关键参数自定义设置

使用方法

基本配置

1. 设置目标运动模型参数（状态转移矩阵、过程噪声等）
2. 配置传感器观测参数（检测概率、虚警率、观测矩阵等）
3. 定义目标新生模型和消亡概率参数
4. 设置高斯分量管理参数（修剪阈值、合并阈值、最大分量数）

运行流程

1. 准备传感器观测数据矩阵（包含时间戳、距离、方位角等测量信息）
2. 执行主仿真程序，启动GM-PHD滤波器跟踪过程
3. 查看输出结果：目标状态估计、数量估计、性能指标等
4. 分析生成的可视化图表，评估跟踪效果

结果分析

• 目标状态估计矩阵：包含每个时刻估计目标的位置、速度等状态信息
• 目标数量时间序列：显示随时间变化的目标数量估计结果
• 性能评估报告：提供OSPA距离等量化指标分析跟踪精度
• 过程可视化：展示PHD演化、高斯分量变化等中间过程

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需的MATLAB工具箱：统计和机器学习工具箱、图像处理工具箱（用于可视化）

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM（处理大规模场景时推荐8GB以上）
• 处理器：Intel Core i5或同等性能及以上
• 存储空间：至少1GB可用空间用于数据存储和结果输出

文件说明

主程序文件实现了GM-PHD滤波器仿真的核心控制逻辑，包含整个跟踪系统的流程调度功能。具体负责初始化滤波器参数配置，执行传感器观测数据的读取与预处理，控制PHD滤波器的递归预测与更新计算过程，管理高斯混合分量的修剪与合并操作，实现多目标状态的提取与数量估计，生成跟踪结果的可视化图表输出，并完成系统性能的定量评估分析。该文件作为整个仿真系统的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保跟踪流程的完整执行。