MATLAB无先导粒子滤波工具箱（PF-KF-UKF）集成跟踪估计系统

资 源 简 介

本MATLAB工具箱集成了无先导粒子滤波（PF）、卡尔曼滤波（KF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法，提供多目标跟踪与状态估计的完整解决方案。支持参数配置、性能评估及算法对比，适用于动态系统建模研究。

详 情 说 明

无先导粒子滤波工具箱（PF-KF-UKF）集成跟踪估计系统

项目介绍

本项目是一个集成无先导粒子滤波器（PF）、卡尔曼滤波器（KF）以及无迹卡尔曼滤波器（UKF）的MATLAB工具箱，主要用于多目标跟踪与状态估计。工具箱提供完整的滤波器算法实现、参数配置接口、性能评估模块以及可视化分析工具，支持用户对不同滤波方法进行对比研究，适用于非线性非高斯系统的状态估计问题。

功能特性

• 多滤波器集成：集成了粒子滤波（PF）、卡尔曼滤波（KF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）三种经典估计算法。
• 灵活模型配置：支持线性和非线性系统的状态转移方程与观测方程定义。
• 全面性能评估：提供均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等估计误差分析指标，支持滤波器收敛性与稳定性评估。
• 丰富可视化工具：生成真实轨迹与估计轨迹对比图、误差分布图、粒子分布演变图等分析图表。
• 对比分析报告：自动生成不同滤波算法在精度与计算效率方面的对比分析报告。

使用方法

1. 配置系统模型：定义状态转移方程、观测方程以及过程噪声与观测噪声的统计特性。
2. 设置初始状态：指定目标的初始状态向量（如位置、速度等）。
3. 输入观测数据：加载传感器采集的带噪声测量序列。
4. 调整滤波器参数：根据需求设置粒子数（PF）、衰减因子（UKF）等可调参数。
5. 执行滤波估计：运行主程序进行状态估计与性能分析。
6. 查看输出结果：获取状态估计值、误差分析指标、可视化图表及性能报告。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 需安装 Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度与集成功能，包括：读取用户输入的模型参数与观测数据；调用粒子滤波、卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波算法进行状态估计；计算各滤波器的估计误差与性能指标；生成轨迹对比、误差分析等可视化结果；并输出不同滤波方法的综合性能对比报告。