用于机动目标跟踪的白噪声模型算法，本代码中需要调用模型函数，可以自己编写简单的模型函数即可。...

资 源 简 介

用于机动目标跟踪的白噪声模型算法，本代码中需要调用模型函数，可以自己编写简单的模型函数即可。...

详 情 说 明

机动目标跟踪是传感器数据处理中的核心问题之一，其中白噪声模型常用于描述目标运动过程中的随机扰动。该模型假设目标的加速度或其他高阶运动参数受到白噪声影响，更适合描述具有随机机动特性的运动目标。

白噪声模型算法的核心在于建立合适的状态空间表达式。通常我们会选择包含位置、速度和加速度的三状态模型，其中加速度分量被建模为白噪声过程。这种建模方式的优势在于能够通过调节噪声协方差矩阵来适应不同机动强度的目标。

在实现过程中，算法通常基于卡尔曼滤波框架。预测步骤利用运动学方程推导状态转移，更新步骤则通过传感器测量值修正状态估计。需要注意的是，白噪声模型的协方差矩阵设置直接影响跟踪性能——过大的噪声假设会导致估计过于平滑，而过小的假设则难以跟上目标的实际机动。

针对模型函数的实现，建议从匀速运动模型开始作为基准，逐步引入白噪声分量。简单的模型函数可以仅考虑二维平面内的运动，通过离散时间状态转移矩阵来描述目标动力学。在实际应用中，还需考虑采样时间间隔对模型精度的影响。

白噪声模型虽然结构简单，但通过合理参数调整，能够有效处理大多数中低机动场景的目标跟踪问题，为更复杂的交互多模型算法奠定了基础。