基于MATLAB多目标跟踪系统的粒子滤波算法实现

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现雷达多目标跟踪系统，采用粒子滤波算法处理非线性观测数据，具备噪声鲁棒性，可连续估计目标位置与速度，适用于复杂环境下的轨迹追踪。

详 情 说 明

基于粒子滤波的多目标雷达跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于序列重要性重采样粒子滤波的多目标雷达跟踪系统，旨在处理雷达传感器采集的目标回波信号，在复杂环境下实现对多目标运动轨迹的鲁棒跟踪与状态估计。系统能够有效应对非线性、非高斯观测模型，通过先进的滤波和数据关联技术，提供连续、准确的目标位置和速度估计。

功能特性

• 多目标跟踪：支持同时跟踪多个运动目标，实时估计各目标状态
• 粒子滤波算法：采用序列重要性重采样(SIR)粒子滤波，处理非线性/非高斯问题
• 噪声鲁棒性：具备强抗噪能力，适应复杂观测环境
• 数据关联：集成多目标数据关联算法，解决目标交叉、遮挡等问题
• 轨迹管理：实现轨迹维持、预测与平滑功能
• 性能评估：提供跟踪误差分析及系统性能指标监控
• 可视化展示：实时显示跟踪轨迹、粒子分布及误差分析图表

使用方法

1. 数据准备：准备雷达原始观测数据文件，配置传感器和环境参数
2. 参数设置：在配置文件中设置粒子数量、噪声参数、运动模型等
3. 运行系统：执行主程序启动跟踪流程
4. 结果分析：查看生成的状态估计结果、轨迹数据和性能指标
5. 可视化：通过图形界面观察实时跟踪效果和粒子分布情况

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学与机器学习工具箱
• 至少8GB内存（建议16GB用于大规模目标跟踪）
• 支持三维图形显示的显卡

文件说明

主程序文件整合了系统核心处理流程，主要包括雷达数据的读取与预处理、粒子滤波器的初始化与迭代执行、多目标数据关联与轨迹管理算法的调用、跟踪结果的实时可视化展示以及性能指标的计算与输出。该文件实现了从原始量测数据到最终状态估计的完整处理链条，确保了系统各模块间的协同工作与数据流转。