基于MATLAB的粒子滤波三维雷达目标跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用粒子滤波算法，实现三维空间中雷达目标的高效动态跟踪。系统可处理非线性非高斯噪声环境，通过粒子采样与重采样技术精确估计目标运动状态，适用于复杂场景下的多目标跟踪应用。

详 情 说 明

基于粒子滤波的三维雷达目标智能跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于粒子滤波算法的三维雷达目标智能跟踪系统。系统旨在处理非线性、非高斯噪声环境下的挑战，通过融合雷达观测数据，对三维空间中的多个运动目标进行连续、高精度的状态估计与轨迹跟踪。核心能力包括目标状态预测、观测数据融合、粒子权重更新与重采样，并支持实时轨迹预测与运动分析。

功能特性

• 鲁棒跟踪算法：采用粒子滤波核心算法，有效应对复杂的非线性系统和非高斯噪声。
• 多目标处理：集成数据聚类与目标关联技术，能够同时跟踪多个目标。
• 三维状态估计：提供目标在三维空间中的位置、速度及加速度的完整状态估计，并评估不确定性。
• 动态可视化：支持粒子分布与目标跟踪轨迹的动态显示，直观展示算法收敛过程。
• 性能量化评估：系统输出包括均方根误差（RMSE）等指标，用于定量分析跟踪精度与稳定性。

使用方法

1. 准备输入数据：配置雷达点云数据文件、传感器噪声参数、目标初始状态以及系统过程噪声模型。
2. 运行主程序：执行主脚本，系统将自动完成数据加载、参数初始化、粒子滤波跟踪循环。
3. 查看输出结果：程序运行后，将在命令行输出状态估计结果，并生成跟踪轨迹图、粒子分布动态图等可视化结果，性能评估指标也将一并计算输出。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：建议 8GB 及以上（处理大规模点云或粒子数较多时要求更高）

文件说明

主程序脚本整合了系统的核心工作流程。其主要功能包括：系统与模型的参数初始化、雷达观测数据的读取与预处理、粒子滤波算法的完整实现（涵盖粒子采样、重要性权重计算、重采样等关键步骤）、目标状态的估计与更新、跟踪轨迹与粒子集演变过程的可视化绘制，以及最终跟踪性能的量化评估与结果输出。