全部的无迹卡尔曼滤波在目标跟踪源代码

资 源 简 介

全部的无迹卡尔曼滤波在目标跟踪源代码

详 情 说 明

针对目标跟踪领域的复杂场景，无迹卡尔曼滤波(UKF)算法通过非线性变换处理提供了比传统卡尔曼滤波更优的状态估计精度。该算法结合累计贡献率方法有效筛选出主要特征分量，降低了计算复杂度。

在频谱分析环节，系统实现了PMUSIC算法的校正前和校正后对比，通过子空间分解显著提高了方位估计分辨率。运动控制模块包含经典位置式PID和积分分离式PID两种控制器，后者通过智能积分切换机制有效抑制了超调现象。

特征提取层采用主成分分析(PCA)进行数据降维处理，配合因子分析可挖掘观测数据的潜在变量结构。决策模块整合了最大似然(ML)准则和最大后验概率(MAP)准则，通过贝叶斯分析框架实现动态权重调整，使系统在复杂环境下仍能保持稳定的跟踪性能。