基于扩展卡尔曼滤波的三维目标跟踪监控系统MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，用于三维空间目标的实时状态估计与轨迹预测。系统可处理三维位置观测数据，优化目标运动状态跟踪，适用于动态监控场景。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的三维目标跟踪监控系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个三维空间目标跟踪监控系统，核心采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法。系统能够对运动目标在三维空间中的状态（位置、速度）进行实时最优估计与轨迹预测，有效抑制观测噪声，提供平滑、稳定的跟踪效果。通过集成可视化模块，系统可直观展示目标的真实轨迹、估计轨迹及预测路径，并具备跟踪精度定量评估功能，适用于无人机、机器人、自动驾驶等领域的运动目标监控场景。

功能特性

• 核心算法：基于扩展卡尔曼滤波(EKF)，实现对非线性运动目标的高精度状态估计。
• 三维跟踪：完整支持目标在三维空间中的位置(x, y, z)和速度(vx, vy, vz)跟踪。
• 轨迹预测：可根据当前状态估计，预测目标未来的运动路径。
• 噪声抑制：通过配置过程噪声与观测噪声参数，有效降低随机干扰对跟踪效果的影响。
• 实时可视化：动态生成三维图形，实时显示目标的真实轨迹、估计轨迹和预测轨迹。
• 性能评估：自动计算跟踪误差（如均方根误差RMSE），提供量化指标评估系统性能。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 观测数据：准备一个N×4的矩阵，每行包含时间戳及对应的三维坐标 (时间, x, y, z)。 * 系统参数：设定过程噪声协方差矩阵Q、观测噪声协方差矩阵R。 * 初始状态：给定目标的初始状态向量，如 [x0, y0, z0, vx0, vy0, vz0]。 * 时间间隔：指定数据采样的时间步长 Δt。

1. 运行系统：

执行主程序文件，系统将自动加载参数与数据，开始进行EKF滤波计算。

1. 查看结果：

* 控制台输出：程序运行结束后，将在命令行窗口输出状态估计结果、预测信息及性能指标。 * 图形化显示：系统将自动弹出三维可视化窗口，展示目标运动轨迹。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：无特殊工具箱要求，仅需基础MATLAB环境。

文件说明

主程序文件作为系统的入口与调度核心，承担了从初始化、数据加载、算法执行到结果输出与可视化的全流程管理。其主要功能包括：读取用户预设的系统参数与观测数据，初始化扩展卡尔曼滤波器的各项参数；在一个连续的时间循环中，执行EKF的预测与更新步骤，完成对目标状态的逐帧最优估计；根据估计结果进行短期轨迹预测；计算跟踪误差等性能指标；最终，将估计状态、预测路径及误差分析结果进行输出，并调用绘图函数生成三维轨迹可视化图形。