MATLAB实现的UKF目标跟踪系统与教学示例

资 源 简 介

本项目提供了一个基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的目标跟踪框架，适用于二维平面运动目标的状态估计。代码结构清晰，配有详细的注释和教学说明，便于理解非线性系统的滤波原理和实现步骤。

详 情 说 明

基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的目标跟踪系统实现与教学示例

项目介绍

本项目实现了一个完整的无迹卡尔曼滤波（UKF）目标跟踪框架，专门针对二维平面运动目标的状态估计问题。系统采用标准的预测-更新循环架构，能够有效处理非线性运动模型和观测模型。项目特别注重代码的可读性和教学价值，每个函数和关键步骤都配有详细的中文注释，包括算法原理说明、参数含义解释和实现细节分析。通过提供的示例数据和可视化模块，帮助初学者深入理解UKF的工作原理和实现方法。

功能特性

• 完整的UKF算法实现：包含UT变换、预测步、更新步等核心模块
• 非线性系统建模：支持自定义非线性运动模型和观测模型
• 教学导向设计：详细的代码注释和算法原理说明
• 可视化分析：实时显示真实轨迹、观测数据和估计轨迹的对比
• 性能评估：提供误差统计和算法性能量化指标
• 模块化架构：各功能模块独立，便于理解和扩展

使用方法

1. 参数配置：设置初始状态向量、噪声协方差矩阵和系统参数
2. 数据准备：准备观测数据序列或使用示例数据
3. 运行跟踪：执行主程序开始目标跟踪过程
4. 结果分析：查看状态估计结果、协方差变化和可视化轨迹
5. 性能评估：分析位置误差、速度误差和RMSE等指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 基本工具箱（无需额外工具箱）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的UKF目标跟踪流程，实现了系统初始化、参数配置、数据加载、滤波循环执行、结果存储与可视化等核心功能。具体包含运动模型定义、观测模型建立、Sigma点生成与传播、状态预测与更新迭代、估计误差计算以及多种图形化结果显示能力，为用户提供从数据输入到结果分析的一站式解决方案。