卡尔曼跟踪程序

资 源 简 介

卡尔曼跟踪程序

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪实现

在目标跟踪领域，卡尔曼滤波是一种经典的递归状态估计算法。本文介绍的MATLAB仿真程序展示了如何利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对二维平面内匀速运动的雷达目标进行有效跟踪。

程序仿真了一个典型的雷达跟踪场景，其中目标以恒定速度在二维平面内运动。系统采用距离作为主要观测值，这是雷达系统中常见的测量方式。由于距离观测与目标状态之间存在非线性关系，标准的卡尔曼滤波不再适用，因此需要采用扩展卡尔曼滤波来处理这种非线性情况。

该实现包含了几个关键组件：首先建立了目标的运动模型，假设目标作匀速直线运动；然后设计了观测模型，将距离测量与目标位置关联起来；最后实现了EKF的核心算法，包含预测和更新两个主要步骤。在预测步骤中，根据运动模型估计目标的新状态；在更新步骤中，利用实际测量值修正预测结果。

这个程序特别适合卡尔曼滤波初学者，因为它展示了完整的实现流程且跟踪效果良好。基于此基础版本，可以进行多方面的扩展，比如：引入更复杂的运动模型(如匀加速运动)、增加角度观测、处理多目标情况，或者实现更先进的滤波算法如无迹卡尔曼滤波(UKF)。这些扩展都能进一步提升跟踪系统的性能。