MATLAB实现的交互式多模型卡尔曼滤波二维目标跟踪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用交互式多模型卡尔曼滤波算法，对二维匀速运动的空中机动目标进行雷达跟踪。系统通过多模型概率权重计算，实现目标运动状态的精确估计与预测，适用于空中目标跟踪仿真研究。

详 情 说 明

基于交互式多模型卡尔曼滤波的二维空中目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个针对匀速运动的二维空中机动目标的雷达跟踪系统。系统采用交互式多模型（IMM）方法，结合卡尔曼滤波算法，能够有效处理目标运动模式的不确定性，实现对目标运动状态的精确估计和预测。通过多模型概率权重计算、状态预测与更新等核心环节，系统可生成平滑的目标跟踪轨迹，并提供跟踪性能评估指标。

功能特性

• 多模型融合跟踪：采用交互式多模型算法，结合多个运动模型（如匀速模型、加速模型）
• 状态精确估计：基于卡尔曼滤波实现目标位置、速度的实时估计与预测
• 概率权重自适应：根据观测数据动态调整各运动模型的激活概率
• 性能评估分析：提供跟踪误差统计、收敛速度分析等量化指标
• 模块化设计：系统各功能模块清晰分离，便于维护和扩展

使用方法

1. 准备输入数据：

- 雷达观测数据（二维坐标位置测量值，含时间戳和测量噪声） - 配置系统参数（过程噪声协方差矩阵、观测噪声协方差矩阵） - 设置模型参数（多个运动模型的初始概率和转移概率矩阵） - 提供初始状态（目标初始位置、速度估计值及其协方差矩阵）

1. 运行跟踪系统：

- 执行主程序启动目标跟踪流程 - 系统将自动处理观测数据并输出跟踪结果

1. 获取输出结果：

- 目标状态估计（每个时间步的位置、速度估计值及误差协方差） - 模型概率输出（各运动模型在每个时间步的激活概率） - 平滑后的目标运动轨迹 - 跟踪性能评估参数

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 具备基本的信号处理和矩阵运算工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，主要包括：初始化目标运动模型与滤波器参数，读入雷达观测数据序列，执行交互式多模型算法的混合、滤波、概率更新与状态合并等关键步骤，进行目标状态的预测与校正，计算各模型的激活概率，最终输出平滑轨迹与性能评估指标，并完成结果的可视化展示。