MATLAB实现卡尔曼滤波器的目标状态估计与轨迹跟踪系统

资 源 简 介

本项目演示了基于卡尔曼滤波的目标动态状态估计与轨迹跟踪。包含状态预测和测量更新模块，可处理噪声观测数据，精确估计位置、速度等变量，适用于运动目标跟踪场景。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波器的目标状态估计与轨迹跟踪示例

项目介绍

本项目实现了一个完整的线性卡尔曼滤波系统，专门用于对运动目标的动态状态进行最优估计。系统基于经典的状态空间模型，通过状态预测和测量更新两个核心环节的迭代，能够有效处理带有噪声的观测数据，实现对目标位置、速度等状态量的精确跟踪。该项目不仅提供了完整的算法实现框架，还包括噪声参数配置、性能评估指标计算以及多种可视化展示功能。

功能特性

• 完整的卡尔曼滤波实现：包含预测和更新两个标准步骤的完整算法流程
• 灵活的参数配置：支持自定义状态转移矩阵、观测矩阵、噪声协方差等关键参数
• 全面的性能评估：提供均方误差、均方根误差等多种统计指标用于算法性能分析
• 丰富的可视化展示：包含真实轨迹与估计轨迹对比、误差分析曲线、协方差变化趋势等多种图形
• 模块化设计：各个功能组件独立清晰，便于理解和使用

使用方法

1. 参数配置：根据具体应用场景设置系统模型参数，包括状态转移矩阵A、观测矩阵H、过程噪声协方差Q和观测噪声协方差R

1. 数据准备：准备包含噪声的实时观测数据序列，以及初始状态估计值和初始误差协方差矩阵

1. 执行滤波：运行主程序开始卡尔曼滤波处理，系统将自动完成状态估计和轨迹跟踪

1. 结果分析：查看输出的状态估计结果、误差统计指标和可视化图表，评估滤波性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 基本的MATLAB运行环境，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件实现了本项目的核心功能，包括系统参数的初始化设置、卡尔曼滤波算法的主要循环执行流程、状态预测与测量更新的具体计算步骤、估计结果的数据记录与保存，以及性能指标的计算和多种可视化图形的生成与展示。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的算法体验和分析工具。