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基于MATLAB的多目标跟踪系统：卡尔曼/扩展卡尔曼滤波与航迹关联实现
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资 源 简 介
本项目实现完整的滤波与目标跟踪系统，包含标准卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器，支持目标状态估计、轨迹预测及多目标航迹关联，适用于雷达、视频等场景的实时跟踪处理。
详 情 说 明
多目标跟踪系统：卡尔曼/扩展卡尔曼滤波与航迹关联模块
项目介绍
本项目实现了一个完整的滤波与目标跟踪系统，集成了标准卡尔曼滤波器(KF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF)两种核心算法。系统能够对运动目标进行精确的状态估计、轨迹预测和位置修正，并通过高效的航迹关联算法实现多目标跟踪的数据关联与融合处理。该系统适用于雷达探测、视频监控、自动驾驶等多种需要对运动目标进行实时跟踪的应用场景。功能特性
- 多算法支持: 提供标准卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波两种滤波算法，适用于线性与非线性系统模型
- 多目标跟踪: 实现多目标航迹的数据关联、匹配与融合处理能力
- 状态估计: 对目标位置、速度、加速度等状态向量进行精确估计
- 轨迹预测: 基于系统动态模型进行目标运动轨迹预测
- 误差分析: 实时计算状态估计误差协方差，提供跟踪性能评估
- 轨迹平滑: 对观测坐标序列进行平滑处理，提高轨迹质量
- 性能监测: 输出均方根误差、跟踪连续性等实时性能指标
使用方法
- 准备输入数据:
- 配置跟踪参数:
- 运行跟踪系统:
- 获取输出结果:
系统要求
- 操作系统: Windows/Linux/macOS
- 编程环境: MATLAB R2018b或更高版本
- 内存要求: 至少4GB RAM（处理大规模数据时建议8GB以上）
- 存储空间: 至少1GB可用磁盘空间
