基于MATLAB的卡尔曼滤波雷达目标轨迹预测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现卡尔曼滤波算法，对雷达探测的目标轨迹进行实时预测与滤波处理，有效降低测量噪声，提升轨迹平滑度与预测精度，适用于动态目标跟踪与运动状态分析。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的雷达目标轨迹预测系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了卡尔曼滤波算法，旨在对雷达探测到的动态目标轨迹进行实时滤波与预测。系统通过处理带有噪声的雷达观测数据，有效估计目标的真实运动状态，并预测其未来轨迹，可显著提升目标跟踪的平滑度与预测准确性。适用于自动驾驶、空中交通管制、军事侦察等需要对运动目标进行精确轨迹分析的场景。

功能特性

• 实时滤波与预测：基于卡尔曼滤波框架，实现对目标位置、速度等状态的在线估计和多步预测。
• 噪声抑制：通过配置过程噪声与测量噪声参数，有效降低雷达观测数据中的随机误差影响。
• 轨迹平滑：输出平滑的目标轨迹，减少测量噪声带来的轨迹抖动。
• 性能评估：提供预测误差、平滑度等量化指标，用于评估滤波与预测算法的性能。
• 模型灵活：支持对匀速(CV)、匀加速(CA)等常见运动模型进行扩展适配。

使用方法

1. 准备输入数据：准备包含目标位置（如x, y坐标）和速度的雷达测量数据文件（如CSV格式）。
2. 配置参数：在代码中设置或修改初始状态向量、初始估计误差协方差矩阵、过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵。
3. 运行主程序：执行主程序，系统将自动读取数据，进行卡尔曼滤波计算，并输出结果。
4. 获取输出结果：程序运行后，将在命令行窗口显示滤波及预测结果，并可能生成结果图表和性能评估数据。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
• MATLAB：版本 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

主程序文件集成了系统的核心流程，其功能包括：初始化卡尔曼滤波器参数，读取雷达观测数据，执行卡尔曼滤波的预测与更新步骤以进行状态估计，计算未来时间步的轨迹预测，对滤波与预测性能进行评估分析，以及将关键结果进行可视化展示。