基于随机假设概率滤波的多目标跟踪MATLAB系统实现

资 源 简 介

该MATLAB项目采用随机有限集概率滤波框架，实现对多个运动目标的实时跟踪与状态估计。算法能有效处理目标数量的动态变化，并提供高精度轨迹预测，适用于复杂场景下的多目标追踪任务。

详 情 说 明

基于随机假设概率滤波的多目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的多目标跟踪算法，采用随机有限集理论框架下的概率假设密度滤波方法，能够对多个运动目标进行持续、鲁棒的跟踪和状态估计。该算法特别适用于存在目标新生、消亡以及测量数据关联不确定性的复杂场景（如自动驾驶、视频监控等领域），通过概率模型有效处理误检和漏检问题，显著提升跟踪系统的准确性和稳定性。

功能特性

• 多目标跟踪：能够同时跟踪场景中数量时变（出现、消失）的多个目标。
• 概率滤波估计：基于随机有限集理论的概率假设密度滤波器，对目标的存在概率和状态进行贝叶斯估计。
• 数据关联处理：集成先进的多目标数据关联技术，有效解决测量值与目标之间的匹配不确定性问题。
• 目标轨迹管理：自动生成、维持和终止目标轨迹，提供连续的状态估计序列。
• 状态预测与更新：根据目标的运动模型和传感器的观测数据，递归地预测和更新目标状态。
• 误检与杂波抑制：具备处理传感器虚警（误检）的能力，减少杂波对跟踪性能的影响。
• 性能评估：输出跟踪精度、漏检率、误检率等关键性能指标，便于算法分析与评估。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 传感器测量数据：提供包含目标观测点（如位置、速度、强度等）的多维数值矩阵或点云数据。 * 目标初始状态：提供待跟踪目标的初始状态先验信息（如位置、速度、类别），建议使用结构体或表格形式组织。 * 环境与模型参数：通过配置文件或结构体设置传感器噪声模型、目标运动模型参数、检测概率、虚警率等关键参数。

1. 运行主程序：执行系统的主入口函数，系统将自动加载配置与数据，并开始多目标跟踪流程。

1. 获取输出结果：

* 目标轨迹集合：系统输出每个目标在各时间戳下的状态估计（位置、速度等），形式为轨迹数据矩阵或结构体。 * 目标数目估计：获取系统估计的随时间变化的目标数量，结果为整数数组。 * 跟踪性能指标：可选地输出或记录跟踪精度、漏检率、误检率等评估数据，用于后续分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具包：需要 MATLAB 信号处理、统计与机器学习工具包支持。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度与处理逻辑，主要实现了以下功能：系统初始化与参数配置的读取、传感器测量数据的加载与预处理、核心的多目标概率假设密度滤波算法的执行（涵盖预测步与更新步）、多目标数据关联的处理、目标轨迹的生成与管理、跟踪结果的整合与输出（包括目标状态、数目及性能指标），并包含了跟踪过程的可视化展示模块。