基于粒子滤波器的运动目标跟踪MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的粒子滤波跟踪系统，采用蒙特卡洛方法对复杂环境中运动目标的状态进行概率建模和递归估计，支持目标状态预测与观测数据融合的动态仿真。

详 情 说 明

基于粒子滤波器的运动目标跟踪MATLAB仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子滤波跟踪系统，主要用于在复杂环境中对运动目标进行实时状态估计。系统基于蒙特卡洛方法，通过对目标状态进行概率分布建模，并运用重要性采样技术递归更新粒子集合，能够有效处理非线性、非高斯系统的状态估计问题。该系统集成了目标状态预测、观测数据融合、粒子权重更新和重采样等核心功能，为运动目标跟踪提供了一种稳健的解决方案。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了粒子滤波算法，包括蒙特卡洛采样、重要性采样与重采样技术，基于贝叶斯滤波框架进行状态估计。
• 多模型支持：可配置系统状态转移模型和观测模型，适应不同的运动模式和传感器类型。
• 全面分析输出：提供目标状态估计、误差统计分析、可视化展示和性能评估报告。
• 灵活参数配置：支持自定义粒子数量、噪声参数和初始状态，便于算法调优和性能分析。

使用方法

1. 参数配置：设置系统模型参数（状态转移矩阵、过程噪声协方差）、观测模型参数（观测矩阵、测量噪声协方差）、目标初始状态向量和粒子数量。
2. 数据输入：准备实时观测数据序列（传感器测量的目标位置或特征值）。
3. 运行仿真：执行主程序开始粒子滤波跟踪仿真。
4. 结果分析：查看输出的状态估计结果、误差统计、可视化图表和性能评估报告。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，用于处理大量粒子计算
• 需安装MATLAB基本工具箱（无需额外工具包）

文件说明

主程序文件整合了粒子滤波跟踪系统的完整流程，实现了从参数初始化、粒子集生成到跟踪循环的核心功能。具体包括系统与观测模型的建立、粒子权重的初始分配、基于状态预测与测量的递归滤波过程、以及重要性采样与重采样操作。同时，该文件负责状态估计值的提取、各类误差指标的计算，并生成跟踪轨迹对比图、粒子分布演化动画等可视化结果，最后输出包含RMSE等量化指标的性能分析报告。