MATLAB实现的多目标跟踪GPDA与JPDA算法性能仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，实现广义概率数据关联(GPDA)算法，并与传统联合概率数据关联(JPDA)算法进行多目标跟踪性能对比分析。采用Monte Carlo仿真技术，模拟复杂场景下的量测-目标关联关系，评估算法在杂波环境下的跟踪精度和计算效率。

详 情 说 明

基于广义概率数据关联算法的多目标跟踪性能仿真分析系统

项目介绍

本项目实现了一个多目标跟踪算法的性能仿真分析系统，核心功能是对广义概率数据关联算法(GPDA)与传统联合概率数据关联算法(JPDA)进行系统性比较。通过Monte Carlo仿真技术，系统能够在模拟的多目标跟踪场景中，对两种算法在跟踪精度、关联正确率和计算效率等方面的性能进行全面评估。该系统可生成标准测试场景，自动执行大量重复实验，并提供详细的定量分析结果。

功能特性

• 算法实现：完整实现了广义概率数据关联(GPDA)和联合概率数据关联(JPDA)两种核心算法
• 性能评估：系统性地评估跟踪精度(位置/速度误差RMS)、关联正确率和计算时间效率
• Monte Carlo仿真：支持大规模重复实验，确保统计结果的可靠性
• 场景模拟：可自定义目标运动模型、传感器参数和场景设置
• 可视化分析：生成轨迹跟踪效果图、性能对比图表和详细的统计分析报告
• 自动化流程：从参数设置到结果输出全自动执行，支持批量处理

使用方法

1. 参数配置：在配置文件中设置目标运动参数、传感器特性、场景参数和仿真次数
2. 运行仿真：执行主程序启动Monte Carlo仿真实验
3. 结果分析：查看自动生成的性能对比图表和统计分析报告
4. 自定义扩展：可根据需要修改场景配置或添加新的评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持矩阵运算的处理器

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括仿真环境初始化、目标运动轨迹生成、传感器量测模拟、两种关联算法的并行执行、性能指标计算与统计分析。此外，它还负责协调Monte Carlo重复实验的过程控制，管理数据收集与存储，并调用结果可视化与报告生成模块，最终输出完整的性能评估结论。