MATLAB实现单站纯方位目标运动跟踪系统

资 源 简 介

本系统基于卡尔曼滤波算法，利用单观测站获取的纯方位角观测数据，实现对匀速直线运动目标的位置、速度和轨迹的实时估计与预测。具备快速收敛性能，适用于目标跟踪与定位场景。

详 情 说 明

单观测站纯方位目标匀速直线运动跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的单观测站纯方位目标跟踪系统。系统通过对匀速直线运动目标的方位角观测数据进行处理，实时估计目标的位置、速度等运动状态参数，并预测目标未来运动轨迹。该系统在二维平面内具有良好的数值稳定性和抗观测噪声能力，适用于军事侦察、空中交通监控等目标运动分析场景。

功能特性

• 纯方位跟踪：仅利用单个观测站获取的目标方位角信息实现运动状态估计
• 实时状态估计：基于扩展卡尔曼滤波算法，快速收敛估计目标位置和速度
• 轨迹预测：提供目标未来运动轨迹的多步预测功能
• 抗噪声能力强：通过合理的噪声参数配置，有效抑制观测噪声影响
• 可视化分析：提供目标真实轨迹、估计轨迹和观测方位线的直观展示
• 收敛性能分析：输出估计误差协方差矩阵随时间的变化曲线，评估滤波性能

使用方法

数据准备

1. 观测数据：准备N×2矩阵格式的方位角测量数据，包含时间戳和方位角（弧度）
2. 系统配置：设置观测站初始坐标[x0, y0]（单位：米）
3. 初始状态：指定目标初始状态估计[x位置, y位置, x速度, y速度]
4. 噪声参数：配置过程噪声协方差矩阵Q（4×4）和观测噪声方差R（标量）

运行系统

执行主程序文件，系统将自动进行以下处理：

• 读取输入数据并进行预处理
• 执行扩展卡尔曼滤波算法进行状态估计
• 生成目标运动轨迹预测
• 输出状态估计结果和收敛分析数据
• 生成可视化图形展示结果

结果输出

系统运行完成后将输出：

• 目标状态估计矩阵（N×4）
• 未来k步轨迹预测（k×2）
• 估计误差协方差变化曲线
• 二维平面轨迹可视化图

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的跟踪系统处理流程，包含数据输入解析、扩展卡尔曼滤波算法实现、目标状态估计与预测计算、结果可视化生成等核心功能模块。该文件通过协调各算法组件的执行顺序，实现了从原始观测数据到最终跟踪结果的全自动处理，并提供完整的数值结果和图形化分析输出。