[platforms，tp，zoomedtp]=createPlatforms；

跟踪器= trackergnn（“MaxNumTracks”，1000，“AssignmentThreshold”，[30 inf]）;PositionSelector = [1 0 0 0 0 0;0 0 1 0 0 0;0 0 0 0 0 0];

[trkSummary，truSummary，info]=运行跟踪器（平台，跟踪器，位置选择器，tp，zoomedtp）；

AssignmentMetricsSummary（Trksummary，Trusummary）

cm = info.costmatrix;DISP（“成本矩阵有”+努梅尔（厘米）+“元素”。）;DISP（“但有限值的数量是”+ numel（cm（Isfinite（cm）））+换行符）

release（tracker）tracker.AssignmentThreshold=[30 200]；[trkSummary，trsummary]=runTracker（平台，跟踪器，位置选择器，tp，zoomedtp）；

AssignmentMetricsSummary（Trksummary，Trusummary）

释放（跟踪器）;tracker.hascostmatrixinput = true;[trcsummary，trusummary] = runtracker（平台，跟踪器，位置选择，TP，Zoomedtp）;AssignmentMetricsSummary（Trksummary，Trusummary）

发布追踪(追踪)。赋值=“Jonker-Volgenant”；tracker.HasCostMatrixInput=true；runTracker（平台、跟踪器、位置选择器、tp、zoomedtp）；

复位（跟踪器）runTracker（平台，追踪器，positionSelector，TP，zoomedtp）;

功能(平台、tp zoomedtp) = createPlatforms％这是运行跟踪器并显示结果的辅助功能。它％可能在将来被移除。nh=15；水平网格细胞的％数nv = 15;％垂直网格单元的数量nsq = 2;网格单元格中的% 2x2平台nPl=nh*nv*nsq^2；％平台数量XGV = sort(-50 + repmat(100 * (1:nh)， [1 nsq]));Ygv = sort(-50 + repmat(100 * (1:nv)， [1 nsq])));(X, Y) = meshgrid (xgv ygv);《不扩散核武器条约》= nsq / 2;Xshift = 10*(((-npts+1):npts) -5;yshift = xshift;Xadd = repmat(xshift， [1 nh]);Yadd = repmat(yshift， [1 nv]); / /显示当前位置[Xx, Yy] = meshgrid(xadd,yadd);X = X + Xx; Y = Y + Yy; pos = [X(:),Y(:),zeros(numel(X),1)];％以下创建结构为平台，这是一个数组%稍后用于轨迹分配度量。VEL = [3 1 0];%平台速度平台= Repmat（Struct（“平台形”, 1“位置”，[0 0 0]，“速度”韦尔),不良贷款,1);对于i = 1：npl平台（i）.platformid = i;平台（i）.Position（:) = POS（我，:);终止%的可视化f=数字(“位置”，[1 1 1425 700]）;MoveGui.中央;H1 = UIPanel（F，'字体大小'12“位置”[01 0.01 0.48 0.98]，“标题”,“场景视图”）;a1 =轴(h1,“位置”，[0.05 0.05 0.9 0.9]);tp = theaterPlot ('父母'a1,'xlimits'，[0 NH * 100]，“YLimits”，[0 NV * 100]）;组（A1，'xtick'，0：100：NH * 100）组（A1，“YTick”，0：100：NV * 100）网格在页= trackPlotter (tp,'标签','真相','标记',“^”,'MarkerEdgeColor',数k,“MarkerSize”4，“HistoryDepth”,10); plotTrack（pp，重塑（[platforms.Position]，3，[]））；轨迹绘图仪（tp，'标签',“轨道”,'MarkerEdgeColor',“b”,“MarkerSize”6“HistoryDepth”10);c = (a1。父母,“儿童”）;对于i=1:numel（c）如果isa (c(我),“matlab.graphics.illustration.Legend”)组(c(我),'可见的','离开')终止终止H2 = UIPanel（F，'字体大小'12“位置”,[.51 .01 .48 .98],“标题”,“放大视图”）;a2 =轴(h2,“位置”,[0.05 0.05 0.9 0.9]); zoomedtp=剧场图('父母'a2'xlimits'(400 500),“YLimits”，[400 500]）;套（A2，'xtick'，400:100:500）套（a2，“YTick”，400：100：500）格在zoomedpp = trackPlotter（zoomedtp，“DisplayName的”,'真相','标记',“^”,'MarkerEdgeColor',数k,“MarkerSize”6“HistoryDepth”10);plottrack（zoomedpp，重塑（[platforms.position]，3，[]）'）;Trackplotter（Zoomedtp，“DisplayName的”,“轨道”,'MarkerEdgeColor',“b”,“MarkerSize”8.“HistoryDepth”10“连接历史”,“开”,'字体大小'，1）;终止

功能[trkSummary，truSummary，info]=运行跟踪器（平台，跟踪器，位置选择器，tp，zoomedtp）％这是运行跟踪器并显示结果的辅助功能。它％可能在将来被移除。页= findPlotter (tp,'标签','真相'）;TRP = findPlotter（TP，'标签',“轨道”）;zoomedpp = findPlotter (zoomedtp,“DisplayName的”,'真相'）;zoomedtrp = findplotter（zoomedtp，“DisplayName的”,“轨道”）;%为了节省时间，预先分配所有检测并动态分配它们。npl = numel（平台）;det = ObjectDetection（0，[0; 0; 0]）;DETS = REPMAT（{det}，[npl，1]）;定义一个轨道分配指标对象。Tam = trackassignmentmetrics;％带来的可视化回来。set（tp.parent.parent.parent，'可见的',“开”）hasExternalCostFunction = tracker.HasCostMatrixInput;％测量需要设置跟踪了时间。抽搐如果~ isLocked(跟踪)如果HaseXternalCostFunction设置（跟踪器，DET，0,0）;别的设置(追踪,侦破,0);终止终止复位（跟踪器）DISP（“跟踪器设置时间:”+ TOC）;%运行5个步骤，对所有平台进行检测。对于t=1:5对于i = 1：npl det {i} .time = t;DETS {i} .measurement =平台（i）.position（:);终止抽搐如果hasExternalCostFunction如果isLocked(跟踪)％用途predictTracksToTime让所有的预测轨迹。allTracks = predictTracksToTime(追踪,'全部'，t）；别的allTracks = [];终止costMatrix = predictedEuclidean（allTracks，dets的，positionSelector）;[轨道，〜，〜，信息] =跟踪器（dets的，吨，costMatrix）;别的[痕迹,~,~,信息]=追踪(侦破,t);终止trPos = getTrackPositions(轨道，位置选择器);trIDs =字符串([tracks.TrackID]”);DISP（“步骤”+t+“ 时间： ”+ toc)％更新的情节。plottrack（pp，重塑（[platforms.position]，3，[]）'）;Plottrack（TRP，TRPO）;plottrack（zoomedpp，重塑（[platforms.position]，3，[]）'）;Plottrack（zoomedtrp，trpos，trids）;drawn%更新轨迹分配度量对象。如果nargout [trkSummary，truSummary] = TAM（轨道，平台）;终止%更新平台位置。对于i = 1：npl平台（i）.position = platforms（i）.position +平台（i）。velocity;终止终止snapnow％运行步骤，没有检测到跟踪器删除所有曲目。DISP（“从现在开始的所有步骤都不会被发现。”)尽管~isempty(tracks) t = t+1;抽搐如果hasExternalCostFunction allTracks = predictTracksToTime（跟踪器，'全部'，t）；costMatrix = predictedEuclidean（allTracks，{}，positionSelector）;曲目=跟踪器（{}，T，costMatrix）;别的轨迹=跟踪器（{}，t）；终止DISP（“步骤”+t+“ 时间： ”+ toc)％更新曲目情节的位置。trPos=getTrackPositions（轨道、位置选择器）；trIDs=string（[tracks.TrackID]'）；％更新的情节。plottrack（pp，重塑（[platforms.position]，3，[]）'）;Plottrack（TRP，TRPO）;plottrack（zoomedpp，重塑（[platforms.position]，3，[]）'）;Plottrack（zoomedtrp，trpos，trids）;drawn%更新平台位置。对于i = 1：npl平台（i）.position = platforms（i）.position +平台（i）。velocity;终止终止DISP（”场景。所有的音轨现在都被删除了。”+ newline) clearData(pp) clearData(trp) clearData(zoomedpp) clearData(zoomedtrp) set(tp.Parent.Parent.Parent，'可见的','离开')％防止过度快照drawn终止

功能euclidDist = predictedEuclidean(跟踪、检测、positionSelector)％这是运行跟踪器并显示结果的辅助功能。它％可能在将来被移除。如果isempty（轨道）||缺乏（检测）eucliddist =零（磁轨（轨道），磁数（检测））;返回终止predgegentstates = [tracks.state];predatePositions = PositionSelector *预测状态;dets = [检测{：}];测量值= [dets.measurement];eucliddist =零（磁轨（轨道），磁数（检测））;对于i = 1:numel(检测)diffs = bsxfun(@minus, predictedPositions'，measuredPositions(:，i)');euclidDist(:，i) =√(sum((diff .* diff)，2));终止终止

功能trkSummary = rmfield(trkSummary， {)“TotalSwapCount”,'TotalDivergenceCount',．..“TotalDivergenceLength”,“MaxRedundancyCount”,“总冗余计数”,．..'maxredundancyLength','累加性的假时期'}）;truSummary = rmfield(truSummary， {“TotalEstablishmentLength”,“TotalBreakCount”,．..'maxbreaklength','totalebreaklength'}）;trkTable = struct2table（trkSummary）;truTable = struct2table（truSummary）;DISP（“跟踪分配指标总结:”) disp trkTable disp (“真理分配指标总结:”) disp (truTable)终止