基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的GPS机动目标定位与误差分析MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现GPS场景下机动目标的连续跟踪定位，通过无迹卡尔曼滤波算法处理GPS观测数据，抑制测量噪声并预测轨迹，实时输出位置估计及误差统计指标。

详 情 说 明

基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的GPS机动目标定位与误差分析系统

项目介绍

本项目实现GPS卫星定位场景下对机动目标的连续跟踪与定位功能。系统通过无迹卡尔曼滤波算法处理GPS观测数据，有效抑制测量噪声并预测目标运动轨迹。系统能够实时输出目标位置估计值，并计算定位误差统计指标（如均方根误差、协方差矩阵），同时支持轨迹可视化与误差分析报告生成。

功能特性

• UKF滤波算法：采用无迹卡尔曼滤波处理非线性系统，提高定位精度
• 多源数据融合：整合GPS伪距、多普勒频移和卫星星历数据
• 机动目标建模：支持CT模型或自定义动力学模型描述目标运动
• 实时跟踪定位：实现目标位置的连续估计与预测
• 误差统计分析：提供RMSE、协方差椭圆等误差指标计算
• 可视化分析：生成轨迹对比图、误差分布直方图等分析图表

使用方法

1. 数据准备：准备GPS原始观测数据、卫星星历数据和初始状态参数
2. 参数配置：设置过程噪声协方差矩阵Q和测量噪声协方差矩阵R
3. 运行系统：执行主程序开始滤波计算
4. 结果分析：查看状态估计结果、误差统计和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件承担系统核心调度功能，主要实现以下能力：完成GPS观测数据的读取与预处理，建立机动目标运动模型并进行参数初始化，执行无迹卡尔曼滤波算法的递推计算流程，实时估计目标运动状态并计算定位误差指标，最终生成轨迹可视化图表和误差分析报告。