基于MATLAB的复杂杂波环境下机动目标跟踪系统（EKF/IMM/UKF融合算法实现）

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发了针对密集杂波环境的机动目标跟踪系统，融合扩展卡尔曼滤波(EKF)、交互多模型(IMM)和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法，有效处理非线性运动模型。通过多模型自适应机制提升目标跟踪的稳定性和精度。

详 情 说 明

复杂杂波环境下的机动目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个在密集杂波环境下对机动目标进行稳定跟踪的滤波系统。系统核心结合了扩展卡尔曼滤波（EKF）、交互多模型（IMM）算法以及无迹卡尔曼滤波（UKF），通过多模型交互机制自适应地处理目标的多种运动模式（如匀速、转弯、加速等），并采用概率数据关联（PDA）技术有效剔除杂波干扰下的假量测，显著提升了目标跟踪的精度与系统鲁棒性。

功能特性

• 多模型自适应滤波：采用交互多模型（IMM）框架，使系统能够平滑切换并适应目标的不同机动模式（如CV、CT模型）。
• 非线性处理能力：集成扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），有效应对非线性运动模型和量测模型。
• 杂波环境鲁棒跟踪：通过概率数据关联（PDA）等技术，在存在虚假量测的杂波环境中实现可靠的数据关联与目标状态估计。
• 全面性能评估：系统输出目标状态估计、模型概率、运动轨迹，并提供均方根误差（RMSE）等量化指标用于评估跟踪性能。

使用方法

1. 准备输入数据：配置量测数据文件、定义系统模型（包括模型间的转移概率）、设置过程噪声与量测噪声参数，并初始化目标状态向量及其协方差。
2. 运行主程序：执行主脚本以启动跟踪滤波过程。
3. 获取输出结果：程序运行后，将生成目标的状态估计序列、各时刻的运动模型概率、滤波后的目标轨迹以及跟踪精度的性能指标。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB（推荐 R2016a 或更高版本）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程，具体实现了以下功能：系统参数与初始状态的配置、模拟量测数据的生成（包含真实轨迹与杂波）、交互多模型算法的执行循环（包含输入交互、多个并行滤波器的时间更新与量测更新、模型概率更新与估计融合）、概率数据关联处理以区分真实量测与杂波，并最终完成跟踪轨迹的绘制与各项性能指标（如RMSE）的计算和显示。