三维多目标跟踪中JPDA与IMM-UKF融合算法的Matlab实现及OSPA误差分析

利用Matlab实现三维多目标跟踪的方法，重点在于JPDA（联合概率数据关联）、IMM（交互多模型）以及UKF（无迹卡尔曼滤波）三种技术的结合应用。文中不仅提供了完整的理论背景介绍，还展示了具体的代码实现细节，包括数据关联、运动模型切换、非线性状态估计等方面的关键算法。同时，针对OSPA误差进行了深入探讨，并给出了优化建议。此外，作者分享了大量实践经验，如蒙特卡洛模拟、参数调整技巧等。 适合人群：从事雷达信号处理、自动控制系统、智能交通等领域研究的专业人士，尤其是那些希望深入了解多目标跟踪算法及其MATLAB实现的研究者。 使用场景及目标：适用于需要进行复杂环境下多个移动物体精确位置估计的应用场合，比如空中交通管制、无人机群管理、自动驾驶车辆感知系统等。主要目的是提高目标识别准确性，减少误报漏报现象，增强系统的可靠性和稳定性。 其他说明：附带提供的源代码可以帮助读者快速上手实践，通过修改配置参数即可体验不同的实验环境。特别值得一提的是，文中提到的一些优化措施对于提高算法性能有着重要意义。