基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波目标跟踪MATLAB实现

资 源 简 介

本项目实现了一个改进的CS-UKF目标跟踪算法，结合当前统计模型准确描述目标机动特性，通过无迹变换处理非线性系统。MATLAB实现包含完整的跟踪仿真框架，适用于机动目标状态估计与轨迹预测。

详 情 说 明

基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波目标跟踪算法(CS-UKF)实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的无迹卡尔曼滤波(UKF)目标跟踪算法，专门针对机动目标跟踪场景设计。算法结合当前统计模型(CS Model)来更准确地描述目标的机动特性，通过无迹变换(UT)处理非线性系统，能够有效估计目标的位置、速度和加速度等状态量。该算法适用于雷达跟踪、无人系统导航、车辆追踪等需要处理非线性动力学和测量模型的场景。

功能特性

• 精确的机动目标建模：采用当前统计模型(CS Model)自适应描述目标的机动特性
• 非线性系统处理能力：基于无迹变换(UT)的采样策略，有效处理非线性系统
• 多状态量估计：同时估计目标的位置、速度和加速度等关键状态参数
• 完整的跟踪输出：提供状态估计、协方差矩阵、滤波增益、新息序列等全面输出
• 实时跟踪能力：适用于实时或离线目标跟踪应用场景

使用方法

输入参数

1. 观测数据向量：包含目标的位置观测值(如直角坐标系下的x,y,z坐标或极坐标系下的距离、方位角)
2. 系统噪声协方差矩阵：描述过程噪声的统计特性
3. 观测噪声协方差矩阵：描述测量误差的统计特性
4. 初始状态向量：包含目标的初始位置、速度和加速度估计
5. 初始协方差矩阵：初始状态估计的不确定性度量
6. 采样时间间隔：离散化系统的时间步长

输出结果

1. 状态估计向量：每个时间步的目标状态估计(位置、速度、加速度)
2. 估计协方差矩阵：状态估计的不确定性度量
3. 滤波增益矩阵：卡尔曼增益的历史记录
4. 新息序列：观测预测残差，可用于性能评估
5. 跟踪轨迹数据：完整的目标运动轨迹估计

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 基本的信号处理工具箱
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了CS-UKF算法的核心功能，包括初始化目标跟踪参数、执行无迹卡尔曼滤波迭代过程、处理观测数据并更新目标状态估计、计算协方差矩阵和滤波增益、生成跟踪轨迹数据以及输出新息序列用于算法性能分析。该文件整合了当前统计模型与无迹变换技术，完成了从数据输入到跟踪结果输出的完整处理流程。