卡尔曼滤波器的主要功能就是目标跟踪，程序利用卡尔曼滤波器实现了对机动目标的跟踪...

资 源 简 介

卡尔曼滤波器的主要功能就是目标跟踪，程序利用卡尔曼滤波器实现了对机动目标的跟踪...

详 情 说 明

卡尔曼滤波器是一种高效的递归算法，主要用于动态系统中目标状态的实时估计与跟踪。其核心思想是通过"预测-修正"的循环机制，结合系统模型和噪声统计特性，实现对运动目标轨迹的精确追踪。

在机动目标跟踪场景中，滤波器通过状态方程描述目标的运动规律（如匀速或加速模型），同时利用观测数据持续修正预测值。这种处理方式特别适合存在测量噪声和过程噪声的场景，能够有效解决传统跟踪方法在目标突然变速或转向时的滞后问题。

算法的创新性在于其增益系数的动态调整机制——当观测数据可信度高时增大修正权重，当系统预测更可靠时则依赖模型演进。这种自适应特性使其成为自动驾驶、航空航天等领域中目标跟踪的首选方案。

对于非线性较强的机动目标，通常会采用扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等改进算法，通过线性近似或西格玛点采样来处理复杂的运动模式。实际部署时还需注意过程噪声矩阵和观测噪声矩阵的参数调优，这对跟踪精度有决定性影响。