基于粒子滤波的多目标运动轨迹跟踪MATLAB仿真系统

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了完整的粒子滤波算法框架，支持二维平面内单目标/多目标运动轨迹跟踪与状态估计，并提供可视化界面动态展示粒子分布演变过程和目标运动轨迹。

详 情 说 明

基于粒子滤波的多目标运动轨迹跟踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于粒子滤波算法的多目标运动轨迹跟踪仿真系统。该系统能够在二维平面内对单个或多个运动目标进行状态估计与轨迹跟踪，通过完整的粒子滤波框架（包含粒子初始化、状态预测、权重更新和重采样等核心模块）处理带噪声的观测数据，并动态可视化粒子分布演变过程及跟踪效果。系统支持自定义运动与观测模型，并提供性能评估功能，可用于算法研究、教学演示和工程验证。

功能特性

• 完整粒子滤波算法：实现粒子初始化、状态预测、重要性采样、权重更新及系统重采样策略。
• 多目标跟踪支持：可同时对二维平面中多个运动目标进行轨迹跟踪与状态估计。
• 模型自定义：支持用户配置匀速、匀加速等运动模型以及线性观测模型。
• 动态可视化：实时展示目标真实轨迹、观测数据、估计轨迹及粒子分布的热力图演变。
• 性能评估：计算并输出定位误差（RMSE）、跟踪一致性、算法运行时间等量化指标。

使用方法

1. 参数配置：在脚本中设置运动模型（初始状态、过程噪声）、观测模型（观测矩阵、观测噪声）及粒子滤波参数（粒子数、重采样阈值等）。
2. 数据输入：提供或生成带噪声的观测序列（二维坐标点集）作为传感器输入。
3. 运行仿真：执行主程序，系统将自动完成轨迹生成、粒子滤波估计及可视化展示。
4. 结果分析：查看输出的状态估计值、粒子演化数据、轨迹对比图及性能评估报告。

系统要求

• MATLAB：推荐使用 R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需安装 Statistics and Machine Learning Toolbox 用于概率分布计算。
• 硬件：无特殊要求，但粒子数较多时建议配备足够内存。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程，依次实现了以下功能：初始化运动目标与观测模型参数，生成模拟的真实轨迹与带噪声观测数据；调用粒子滤波模块完成粒子的初始化、状态预测、权重计算及重采样，循环执行直至跟踪结束；动态绘制目标轨迹、粒子分布及误差曲线，并计算跟踪性能指标，最终输出状态估计结果与评估报告。