在MATLAB中，如何通过Sensor Fusion and Tracking Toolbox进行多传感器数据融合，并构建基本的目标跟踪系统？请提供详细的实现步骤和代码示例。

Sensor Fusion and Tracking Toolbox是MathWorks公司为MATLAB提供的一个高级工具箱，它支持多传感器数据融合和复杂场景下的目标跟踪。要实现基本的目标跟踪流程，你需要遵循以下步骤：

参考资源链接：[Sensor Fusion and Tracking Toolbox用户指南](https://wenku.csdn.net/doc/2591ywo09c?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **安装和设置Sensor Fusion and Tracking Toolbox**：首先，确保你已经安装了R2021b版本的MATLAB，并且已经安装了Sensor Fusion and Tracking Toolbox。可以通过MATLAB的Add-On Explorer来安装此工具箱。

2. **初始化传感器和对象模型**：创建传感器对象，如雷达、摄像头、IMU等，并定义跟踪场景中目标的运动模型。例如，创建一个雷达传感器对象：

   sensor = radarDataGenerator;

3. **数据仿真与预处理**：模拟传感器测量数据。对于实际数据，你可能需要进行预处理以确保数据格式与工具箱兼容。例如，生成目标的真值轨迹数据：

   platforms = platform(‘Position’, [0 0 0]);
   truth = trackingScenario(‘StopTime’, 20);
   truth.addPlatform(platforms);

4. **应用滤波和估计算法**：选择合适的算法对数据进行融合和状态估计。常见的算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。例如，使用跟踪EKF进行目标状态估计：

   filter = trackingEKF(‘StateTransitionModel’, @constvel, ‘MeasurementModel’, @cvmeas, ...);

5. **构建跟踪器和关联逻辑**：创建跟踪器对象，并定义用于关联检测和跟踪的逻辑。例如，使用最近邻关联：

   tracker = trackerGNN(‘FilterInitializationFcn’, @initcvekf);

6. **数据融合与跟踪**：将传感器数据输入跟踪器，执行跟踪逻辑，并进行数据融合处理。获取跟踪结果：

   while advance(truth)
       truthsToTrack = truth.Platforms(1);
       sensorData = sensor(truthsToTrack);
       [assignments, unassignedTracks, unassignedDetections] = tracker(sensorData);

7. **结果分析和可视化**：分析跟踪结果，并使用MATLAB的绘图功能进行可视化，例如：

   figure;
   show(tracker);

通过以上步骤，你可以在MATLAB中利用Sensor Fusion and Tracking Toolbox实现基本的目标跟踪流程。为了更深入地理解和掌握这些概念和操作，建议查阅《Sensor Fusion and Tracking Toolbox用户指南》，该指南包含了大量实用的示例和案例研究，可以帮助你更好地理解如何在实际项目中应用工具箱功能。

参考资源链接：[Sensor Fusion and Tracking Toolbox用户指南](https://wenku.csdn.net/doc/2591ywo09c?spm=1055.2569.3001.10343)