多传感器航迹融合：AIS与雷达数据结合的MATLAB实现

该资源是关于“数据融合”的一个实例，具体是基于AIS（船舶自动识别系统）和雷达的多传感器航迹融合的MATLAB源代码。在多传感器跟踪中，利用MATLAB的多种跟踪算法，如trackerGNN、trackerJPDA、trackerTOMHT和trackerPHD，实现对目标的高效跟踪。 在多传感器融合中，不同类型的传感器（如AIS和雷达）提供互补的信息，提高目标识别和跟踪的准确性和可靠性。AIS主要用于海上交通监控，提供船舶的位置、速度和身份信息，而雷达则提供更精确的距离、速度和方向数据。通过数据融合，可以克服单一传感器的局限性，比如雷达可能受天气条件影响，而AIS信息可能存在延迟或不完整。 MATLAB中的多目标跟踪器工作流程主要包括三个步骤： 1. **设置跟踪器参数**：例如，对于trackerGNN，可以设置滤波器初始化函数、分配阈值、确认阈值和删除阈值等参数。 2. **获取检测目标信息并调用跟踪器**：将来自不同传感器的检测结果输入到跟踪器，进行目标匹配和跟踪更新。 3. **提取跟踪信息**：从跟踪器中获取确认的目标状态，如位置和速度。 表1列出了创建测量目标时需要考虑的关键属性，包括时间戳、测量结果、测量噪声、传感器类型、目标类型、非线性卡尔曼滤波器的初始化参数等。这些属性对于正确地融合来自不同传感器的数据至关重要。 通过使用这些MATLAB跟踪器，可以有效地管理多传感器环境中的目标，跟踪器的选取取决于具体的应用需求，如目标跟踪的精度、处理速度以及传感器数据的特性。例如，trackerGNN适合简单的一对一匹配场景，而trackerJPDA适用于一个目标可能对应多个测量的情况。trackerPHD则采用概率方法处理不确定性，trackerTOMHT则考虑了多假设跟踪的场景。 这个资源提供的MATLAB源代码为理解多传感器航迹融合提供了一个实际操作的平台，可以帮助研究人员和工程师学习如何在实际项目中整合和利用AIS与雷达数据，提升目标跟踪的性能。