雷达信号基于目标匹配的跟踪算法MATLAB代码

以下是一个MATLAB代码示例，展示了雷达信号基于目标匹配的跟踪算法：

% 初始化
numTargets = 3; % 目标数量
rangeMax = 1000; % 雷达最大探测距离
velocityMax = 100; % 目标最大速度
rangeNoise = 5; % 范围测量噪声
velocityNoise = 1; % 速度测量噪声

% 生成随机目标
targetsPos = rand(numTargets,2).*rangeMax;
targetsVel = rand(numTargets,2).*velocityMax;

% 创建跟踪器
tracker = MultiObjectTracker('FilterInitializationFcn',@initcvekf,...
    'AssignmentThreshold',20,'ConfirmationParameters',[4 5],...
    'NumCoastingUpdates',5,'StateParameters',[1 1 0.1 0.1]);

% 运行跟踪器
for i = 1:200
    % 生成雷达测量
    [radarMeas, measPos, measVel] = genradarmeasurements(targetsPos,targetsVel,...
        rangeNoise,velocityNoise,rangeMax,velocityMax);
    
    % 使用测量更新跟踪器
    tracker(tracker.MeasurementParameters,radarMeas);
    
    % 绘制雷达和目标位置
    plot(measPos(:,1),measPos(:,2),'*');
    hold on;
    plot(targetsPos(:,1),targetsPos(:,2),'o');
    hold off;
    xlim([0 rangeMax]);
    ylim([0 rangeMax]);
    title(sprintf('Time = %d sec',i));
    drawnow;
end

这个示例生成了三个随机目标并使用雷达测量对它们进行跟踪。它创建了一个`MultiObjectTracker`对象，并使用`genradarmeasurements`函数生成随机测量，然后使用`tracker`对象对测量进行更新。最后，它绘制了雷达和目标位置，并在每次迭代后更新时间。

请注意，这只是一个简单的示例，跟踪算法的具体实现可能会有所不同。