MATLAB智能滤波与跟踪系统：复杂环境下的机动目标状态估计

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用多传感器混合量测数据，通过自适应滤波算法实时估计机动目标的运动状态。系统可有效处理非线性、非高斯问题，实现轨迹预测、状态平滑与精度评估，支持多目标跟踪场景，适用于复杂环境下的实时监控与决策。

详 情 说 明

复杂环境下机动目标状态智能滤波与跟踪系统

项目介绍

本项目是一个面向复杂环境的机动目标状态估计与跟踪系统。系统利用多传感器提供的混合量测数据，通过先进的自适应滤波算法，实时估计并预测机动目标的动态运动状态。核心目标是解决目标剧烈机动带来的非线性、非高斯估计难题，实现高精度、高鲁棒性的目标跟踪，适用于军事防御、空中交通管制、自动驾驶等多个领域。

功能特性

• 多源数据融合：综合处理来自多个传感器的距离、方位角、俯仰角等极坐标观测数据。
• 自适应滤波：集成扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等算法，有效处理非线性系统。
• 机动模型处理：采用交互式多模型(IMM)算法，自适应匹配目标的多种机动模式。
• 多目标跟踪：支持概率数据关联滤波(PDAF)与多假设跟踪(MHT)，有效处理杂波环境下的多目标数据关联与航迹管理。
• 全流程状态估计：提供目标状态的实时滤波、平滑处理与未来轨迹预测。
• 性能量化评估：输出均方根误差(RMSE)、跟踪连续性等关键指标，量化评估跟踪性能。
• 交互式可视化：提供图形化界面，实时展示目标真实轨迹、估计轨迹、误差曲线等结果。

使用方法

1. 配置参数：在指定配置文件或脚本中，设置目标运动模型参数（如机动模式概率、过程噪声）、传感器参数（如位置、误差、采样率）以及环境场景参数（如跟踪区域、杂波密度）。
2. 准备输入数据：组织输入数据文件，确保其包含按时间戳排序的传感器原始观测序列。
3. 运行主程序：执行系统主入口程序，系统将自动进行数据读取、滤波估计、轨迹管理及性能评估。
4. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出性能指标，并生成可视化图形界面展示跟踪轨迹和误差分析结果。所有数值结果（状态估计、协方差等）将保存至指定输出文件。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux 或 macOS。
• 编程环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具包：MATLAB 基础安装需包含 Signal Processing Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox。部分高级功能可能需要 Optimization Toolbox。

文件说明

主入口程序整合了系统的核心工作流程。其主要能力包括：初始化系统参数与滤波器，读取并预处理传感器观测数据，驱动交互式多模型滤波算法的执行循环，完成目标状态的预测与更新，管理多目标跟踪场景下的数据关联与航迹，计算跟踪性能评估指标，并最终生成状态估计结果与可视化图表。