MATLAB实现基于JPDA算法的多目标跟踪系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现联合概率数据关联（JPDA）算法，提供杂波环境下多目标跟踪的完整解决方案。系统能够有效处理观测数据中的杂波干扰，实现多目标状态预测和数据关联功能。

详 情 说 明

基于联合概率数据关联（JPDA）算法的杂波环境下多目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个在杂波环境下进行多目标跟踪的完整解决方案。系统采用联合概率数据关联（JPDA）算法有效解决多目标跟踪中的数据关联难题，能够稳健处理观测数据中的杂波干扰。核心功能包括目标状态预测、观测数据关联概率计算、目标状态更新与轨迹管理，支持目标交叉、新生与消亡等复杂场景，并提供全面的跟踪性能评估与可视化结果。

功能特性

• 杂波环境鲁棒跟踪：有效处理虚假量测干扰，维持稳定跟踪
• 多目标数据关联：基于JPDA算法计算观测与目标的关联概率，解决目标交叉匹配问题
• 自适应状态估计：采用卡尔曼滤波/扩展卡尔曼滤波进行目标状态预测与更新
• 轨迹全生命周期管理：支持目标轨迹的初始化、维持、终止等完整管理逻辑
• 综合性能评估：提供RMS误差、关联正确率等多种跟踪性能指标量化分析
• 直观结果可视化：绘制目标真实轨迹与估计轨迹对比图、关联关系示意图

使用方法

1. 准备输入数据：

- 传感器观测数据（时间戳、距离、方位角、俯仰角等） - 目标初始状态向量（位置、速度、加速度等） - 系统参数配置（噪声协方差、检测概率、杂波密度等） - 场景参数设置（采样间隔、跟踪区域、最大目标数等）

1. 运行主程序：

执行系统主函数启动多目标跟踪流程

1. 获取输出结果：

- 各时刻目标状态估计及协方差矩阵 - 观测-目标关联概率分布矩阵 - 跟踪性能评估指标报告 - 轨迹跟踪结果可视化图形

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：≥4GB RAM（视目标数量和数据规模而定）

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度器，封装了从数据预处理到结果输出的完整跟踪流程。其主要功能包括：读入传感器观测数据与系统配置参数；初始化多目标跟踪器并设置滤波算法；执行时间步进循环，在每个时刻完成目标状态预测、观测数据关联、状态更新等核心计算；管理轨迹的生成、维持与消亡逻辑；计算跟踪性能评估指标；最终生成数据关联概率结果与轨迹可视化图表。