卡尔曼滤波 目标跟踪

资 源 简 介

卡尔曼滤波 目标跟踪

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）是经典卡尔曼滤波在非线性系统中的推广形式。当目标跟踪涉及非线性运动模型或观测方程时，EKF通过局部线性化的方式解决非线性问题，使其成为工程实践中的重要工具。

核心思想是对非线性函数进行一阶泰勒展开，在状态估计点附近进行线性近似。这个过程需要计算雅可比矩阵，即系统模型和观测模型对状态变量的偏导数矩阵。虽然这种近似会引入误差，但对于弱非线性系统，EKF仍能提供良好的估计效果。

在MATLAB实现中，与标准卡尔曼滤波相比，EKF主要增加了两个关键步骤：首先是预测阶段的状态转移矩阵需要动态计算雅可比矩阵；其次是更新阶段同样需要对观测模型进行线性化处理。这种实现方式既保留了卡尔曼滤波的递归特性，又能适应更复杂的实际场景。

目标跟踪领域的典型应用包括自动驾驶中的多传感器融合、无人机导航等场景。这些场景中的系统往往存在非线性特性，例如雷达测量中的距离-角度转换、惯性导航中的姿态解算等。EKF通过合理的线性化处理，能够有效估计目标状态并降低噪声影响。