基于JPDA概率数据关联与卡尔曼滤波的多目标轨迹跟踪MATLAB仿真

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多目标运动轨迹跟踪仿真，模拟匀速直线运动目标与带噪声的传感器量测场景。通过联合概率数据关联(JPDA)算法解决测量关联问题，结合卡尔曼滤波器实现对目标运动状态的递归估计。

详 情 说 明

基于JPDA概率数据关联与卡尔曼滤波的多目标运动轨迹跟踪仿真系统

项目介绍

本项目构建了一个在x-y平面内对两个做匀速直线运动的目标进行跟踪的仿真系统。系统通过模拟包含噪声和杂波的传感器测量环境，采用联合概率数据关联(JPDA)算法解决多目标量测关联问题，并结合卡尔曼滤波器对目标状态进行最优估计。该系统能够有效处理传感器测量的不确定性及杂波干扰，实现多目标运动轨迹的连续稳定跟踪，为多目标跟踪算法的研究与验证提供了有效的仿真平台。

功能特性

• 多目标运动模拟：模拟两个目标的匀速直线运动，生成真实轨迹数据
• 传感器测量仿真：模拟包含高斯白噪声的传感器测量过程
• 杂波环境建模：基于均匀分布的随机杂波生成，模拟真实跟踪环境
• JPDA数据关联：采用联合概率数据关联算法处理量测-目标关联问题
• 卡尔曼滤波估计：实现目标运动状态的最优估计与预测
• 跟踪性能分析：提供位置和速度估计误差的定量分析
• 可视化展示：直观展示真值轨迹、量测点、估计轨迹的对比图形

使用方法

1. 运行主程序启动仿真系统
2. 系统将自动执行以下流程：

- 初始化两个目标的运动参数和系统配置 - 生成目标真实运动轨迹 - 模拟传感器测量数据（含噪声和杂波） - 执行JPDA数据关联计算 - 进行卡尔曼滤波状态估计 - 生成跟踪误差分析结果 - 绘制轨迹跟踪可视化图形

1. 查看输出的数据和图形结果，分析跟踪性能

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要MATLAB基础工具箱支持

文件说明

主程序文件整合了系统的完整仿真流程，具备以下核心功能：系统参数初始化、目标真实轨迹生成、传感器量测数据仿真、杂波环境建模、联合概率数据关联计算、卡尔曼滤波状态估计、跟踪误差统计分析以及轨迹可视化展示。该文件通过模块化的方式实现了多目标跟踪从数据生成到结果分析的全过程。