基于卡尔曼滤波的目标跟踪MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目实现了一个二维目标运动轨迹跟踪系统，采用卡尔曼滤波算法对含噪声的观测数据进行处理。系统通过状态初始化、预测和更新步骤，持续估计目标的位置和速度，提升跟踪精度。适用于运动目标跟踪的仿真与算法验证。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的二维目标运动轨迹跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波算法的二维目标运动轨迹跟踪系统。系统通过状态预测和观测校正两个核心步骤，对目标的运动轨迹进行平滑处理，有效降低观测噪声带来的影响。采用匀速运动模型进行运动学建模，通过优化噪声协方差矩阵参数，实现对目标位置和速度的连续精确跟踪。

功能特性

• 噪声抑制：有效处理含噪声的观测数据，提供平滑的目标轨迹
• 实时跟踪：能够对目标位置和速度进行连续估计和预测
• 参数可配置：支持自定义过程噪声和观测噪声协方差矩阵
• 多维度输出：提供状态估计、轨迹坐标、协方差矩阵和误差分析等完整数据
• 算法透明：完整展示卡尔曼滤波的预测-更新循环过程

使用方法

1. 初始化参数：设置目标初始状态向量、初始估计误差协方差矩阵P0
2. 配置系统参数：定义过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R
3. 输入观测数据：提供含噪声的目标位置观测序列
4. 运行跟踪系统：执行卡尔曼滤波算法进行轨迹跟踪
5. 获取输出结果：得到滤波后的状态估计、平滑轨迹、协方差序列和误差分析数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 基本MATLAB环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的完整工作流程，包括目标运动模型的建立、卡尔曼滤波器的初始化、时间更新（预测）步骤和测量更新（校正）步骤的循环执行。它负责处理输入的观测数据序列，进行状态向量的递推估计，计算卡尔曼增益矩阵，更新系统的不确定度度量，并输出最终的轨迹跟踪结果和性能分析数据。