基于卡尔曼滤波的目标航迹估计与可视化MATLAB系统

资 源 简 介

本项目提供一套完整的动态目标航迹估计MATLAB解决方案，通过卡尔曼滤波算法对含噪声观测数据进行处理，实现状态预测、测量更新与轨迹平滑。系统支持数据预处理与可视化展示，有效提升轨迹估计精度与噪声抑制能力。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的目标航迹估计与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的动态目标航迹估计系统，采用线性卡尔曼滤波算法对含噪声的观测数据进行处理。系统通过状态空间建模技术，结合轨迹平滑与预测技术，能够有效抑制观测噪声，提高航迹估计精度。系统包含数据预处理、状态预测、测量更新、轨迹平滑和可视化展示等核心模块，可实时显示滤波前后的轨迹对比，为运动目标跟踪提供可靠的轨迹估计解决方案。

功能特性

• 噪声抑制：通过卡尔曼滤波算法有效降低观测数据中的随机噪声
• 状态估计：准确估计目标的位置、速度等运动状态
• 轨迹平滑：提供平滑后的目标运动轨迹，减少观测波动
• 实时可视化：直观展示原始观测轨迹与滤波后估计轨迹的对比
• 性能评估：提供RMSE、平滑度指标等量化评估结果
• 参数可配置：支持自定义系统参数和运动模型参数

使用方法

输入数据准备

1. 观测数据矩阵：N×3矩阵格式 [时间戳, x坐标, y坐标]
2. 系统参数配置：初始状态向量、状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差、观测噪声协方差
3. 运动模型参数：根据目标运动特性设定速度、加速度等参数

运行流程

1. 配置系统参数和运动模型参数
2. 加载观测数据矩阵
3. 运行主程序进行航迹估计
4. 查看输出结果和可视化图形

输出结果

• 滤波后的状态估计序列（位置、速度等）
• 估计误差协方差矩阵序列
• 原始观测轨迹与卡尔曼滤波估计轨迹的对比图
• 性能评估指标（RMSE、平滑度指标等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 所需工具箱：基本MATLAB环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、卡尔曼滤波器初始化、状态预测与更新迭代计算、轨迹平滑处理、结果可视化展示以及性能指标计算。该文件整合了完整的航迹估计流程，能够处理输入观测数据，通过卡尔曼滤波算法进行状态估计，生成平滑轨迹，并输出可视化对比图形和量化评估结果。