MATLAB实现的多目标跟踪与航迹关联滤波系统（卡尔曼/KEF）

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成卡尔曼滤波(KF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，能够对多目标运动轨迹进行精确跟踪与状态估计。系统支持航迹关联和线性/非线性运动模型处理，适用于目标定位与速度预测等场景。

详 情 说 明

多目标跟踪与航迹关联滤波系统

项目介绍

本项目基于卡尔曼滤波（KF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，实现对运动目标的轨迹精确跟踪与状态估计。系统针对多目标场景，集成了航迹关联算法，能够有效处理线性和非线性运动模型，适用于雷达、视觉传感器等动态环境下的目标追踪任务，提供稳定、平滑的轨迹估计与预测。

功能特性

• 多目标支持：可同时处理多个运动目标的跟踪与航迹关联。
• 线性/非线性模型适配：基础KF处理线性运动，EKF应对非线性运动模型。
• 状态估计与预测：输出目标的位置、速度等状态的滤波值及未来预测值。
• 航迹关联：将观测数据与已有航迹进行关联，维护目标ID连续性。
• 误差评估：提供估计误差协方差矩阵，用于分析滤波精度。

使用方法

1. 准备输入数据：提供传感器测量数据（如二维/三维坐标序列）、系统与测量噪声协方差矩阵、初始状态向量及时间戳信息。
2. 配置运动模型：根据目标运动特性选择KF（线性）或EKF（非线性）模型。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动进行状态滤波、航迹关联与预测。
4. 获取输出：得到平滑轨迹、状态预测值、航迹关联结果及误差协方差矩阵。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 仅依赖MATLAB基础模块，无需额外工具箱

文件说明

主程序集成了系统的核心处理流程，主要功能包括：读取多目标观测数据与初始参数；根据模型选择调用卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波算法进行状态估计与预测；执行航迹关联算法以维持目标标识的连续性；最终输出各目标的平滑轨迹、状态预测值、关联结果及误差评估矩阵。