MATLAB实现的扩展卡尔曼滤波移动目标跟踪与轨迹预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的目标跟踪系统，能够对非线性动态目标进行实时状态估计与轨迹预测，适用于处理传感器观测数据并输出平滑轨迹。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的移动目标跟踪与轨迹预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的目标跟踪系统，专门针对非线性动态系统的状态估计问题。系统能够有效处理传感器采集的目标位置观测数据，通过EKF算法对目标的位置、速度等状态进行实时估计与预测，输出平滑的运动轨迹。该系统支持自定义运动模型和观测模型，具备噪声自适应调整能力，广泛应用于车辆、无人机等移动目标的跟踪场景。

功能特性

• 扩展卡尔曼滤波核心算法：实现非线性系统的状态估计与预测
• 多模型支持：可配置匀速、匀加速等不同运动模型
• 噪声自适应：支持过程噪声和观测噪声协方差矩阵的调整
• 实时数据处理：能够实时融合传感器观测数据进行状态更新
• 轨迹可视化：提供跟踪轨迹与真实轨迹的对比展示
• 精度评估：输出状态估计误差协方差矩阵，量化跟踪精度

使用方法

输入数据准备

1. 传感器观测数据：提供二维或三维位置坐标（如[x, y]或[x, y, z]）
2. 系统初始状态：设定目标初始位置和速度（如[x, vx, y, vy]）
3. 噪声参数配置：设置过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R
4. 模型函数定义：指定系统动态模型和观测模型函数

运行流程

系统通过读取配置文件或直接参数输入的方式获取跟踪所需的各项参数，随后加载观测数据，初始化EKF滤波器，逐帧处理观测数据并输出状态估计结果。最终生成平滑轨迹和可视化图表。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持基本的矩阵运算和图形绘制功能
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括参数初始化、滤波器配置、数据读取处理、扩展卡尔曼滤波算法的执行流程控制、状态估计结果的输出与保存，以及轨迹可视化图表的生成与显示功能。该文件整合了系统的各个模块，完成了从数据输入到结果输出的完整处理链路。