三维多目标跟踪算法系统

资 源 简 介

本项目旨在使用MATLAB开发一套完整的三维多目标跟踪系统，能够处理来自单传感器或多传感器的动态观测数据。系统核心功能包含三维空间下的目标航迹起始、数据关联、状态滤波以及轨迹终结的全生命周期管理。实现过程中，项目通过构建三维坐标系下的运动模型（如匀速CV、匀加速CA、协同转弯CT模型），采用扩展卡尔曼滤波（EKF）或无损卡尔曼滤波（UKF）来应对目标运动的非线性特性。针对复杂环境下的点迹与航迹匹配问题，算法内置了全局最近邻算法（GNN）和联合概率数据关联（JPDA）逻辑，有效解决了目标密集区域的量测混淆问

详 情 说 明

三维多目标跟踪（3D MOT）仿真系统

项目介绍

本课题旨在利用MATLAB平台，构建一套完整的三维空间多目标跟踪仿真系统。该系统能够模拟复杂的动态环境，处理包含真实目标运动噪声及随机分布杂波的观测数据。通过集成状态估计、数据关联和航迹管理等核心模块，系统实现了对多个目标从出现、稳定跟踪到消失的全生命周期闭环管理。该系统适用于无人机侦测、自动驾驶障碍物跟踪及雷达信号处理等需要高维度空间态势感知的应用场景。

功能特性

1. 动态场景模拟：预设多个采用匀速直线运动（CV）模型的目标，并在运动过程中通过多元正态分布模拟过程噪声，生成真实的三维运动轨迹。
2. 传感器量测生成：模拟三维空间位置传感器，在生成含有加性高斯白噪声的量测值外，还通过泊松分布模型产生环境杂波（虚警），以模拟真实的探测环境。
3. 扩展卡尔曼滤波（EKF）：采用预测与更新的双步递归滤波算法，实现对目标位置和速度状态的最优轨迹估计。
4. 全局最近邻（GNN）关联：通过马氏距离（Mahalanobis Distance）衡量预测轨迹与观测点迹的相似性，并利用匈牙利算法（matchpairs）在关联门限内通过代价最小化原则实现全局最优匹配。
5. 航迹生命周期管理：

- 启发式启始：基于M/N准则（如5帧内匹配3次）将候选航迹确认为正式航迹。 - 航迹维持：持续跟踪已确认目标并记录其历史轨迹。 - 自动终结：当航迹连续未匹配帧数超过预设阈值时，自动判定目标消失并清除陈旧状态。

1. 量化性能评估：内置最优子模式分配（OSPA）距离算法，综合考量目标的定位误差和基数误差（漏警与虚警），为跟踪算法提供标准化的精度评估。

使用方法

1. 环境配置：确保 MATLAB 环境中已安装 Statistics and Machine Learning Toolbox（用于处理概率分布及 matchpairs 算法）。
2. 参数配置：在主程序起始位置，可根据需求修改采样率、噪声协方差、关联门限以及杂波密度等核心参数。
3. 运行程序：直接运行主脚本，程序将自动开始仿真并逐帧处理跟踪逻辑。
4. 结果查看：仿真结束后，系统将自动弹出两个可视化窗口：

- 三维空间视图：直观展示目标真实的运行轨迹与跟踪器估计的平滑轨迹及其 ID。 - 性能曲线图：实时显示 OSPA 距离随时间变化的趋势，曲线越低代表跟踪性能越好。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 必要的工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox。

核心实现逻辑与算法细节

1. 运动模型与预测

系统采用六维状态向量 $[x, y, z, vx, vy, vz]' $ 来描述目标。运动模型基于分块矩阵构建的匀速转移矩阵，在预测阶段，系统根据当前状态及采样时间间隔 $dt$ 估算下一时刻的先验状态，并结合过程噪声协方差矩阵 $Q$ 传播状态误差协方差 $P$。

2. 量测建模与预处理

量测矩阵 $H$ 将六维状态空间映射到三维位置空间。每一帧生成中，系统将真实位置加上基于 $R$ 矩阵的高斯噪声，同时在预定义的监控范围（Field of View）内，根据设定的杂波密度生成随机点迹，形成当前时刻的观测集合。

3. 数据关联逻辑

关联阶段首先计算候选航迹与当前所有观测点之间的马氏距离。

• 门限过滤：通过设置关联门限，排除物理上不可能的远距离配对。
• 最优分配：将剩余的有效配对构建成代价矩阵，调用 matchpairs 函数求解线性指派问题，确保在满足门限条件下，所有航迹与量测之间的总马氏距离最小。

4. 航迹状态转换

系统通过 status 字段管理逻辑：

• 候选状态 (Status 0)：新出现的量测会初始化为候选航迹，此时不进行性能评估。
• 确认状态 (Status 1)：若候选航迹在规定窗口期内获得足够的匹配次数，则转为确认状态并开始输出滤波结果。
• 航迹删除：通过 miss 计数器记录失踪帧数，超过阈值即从内存中释放相应结点的结构体。

5. OSPA 评估算法实现

评估函数通过计算两个点集（真实量测与估计结果）之间的距离。该实现不仅包含了对应点间的欧式距离惩罚（截断距离 $c$），还通过惩罚项体现了目标数量不一致带来的影响。在计算过程中，同样利用了匈牙利算法来寻找评估点之间的最佳排列组合，以确保护分值的客观性。

6. 可视化模块

利用 MATLAB 的图形句柄系统，将复杂的跟踪过程简化为多维视角下的轨迹图。通过 plot3 实现三维空间的可视化追迹，并利用 subplot 功能同步展示动态精度指标，方便开发者快速调试算法参数。