基于粒子滤波的机动目标跟踪MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的粒子滤波算法框架，专用于非线性系统中的机动目标跟踪。通过蒙特卡洛方法估计目标状态概率密度，克服传统卡尔曼滤波在非线性场景下的局限性，适用于机动目标轨迹预测与状态估计仿真。

详 情 说 明

基于粒子滤波的非线性系统机动目标跟踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子滤波算法框架，专门用于处理非线性系统中的机动目标跟踪问题。系统通过蒙特卡洛方法对目标状态进行概率密度估计，能够有效解决传统卡尔曼滤波在非线性系统中性能下降的问题。系统包含粒子初始化、重要性采样、权重更新、重采样等核心模块，并提供轨迹可视化、误差分析等辅助功能。

功能特性

• 核心算法：采用序贯重要性采样(SIS)算法，支持系统重采样/多项式重采样策略
• 状态建模：完整的状态空间模型构建，支持非线性观测模型和多种机动运动模型
• 性能分析：提供均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等误差分析指标
• 可视化展示：真实轨迹与估计轨迹对比、粒子分布演化动画、误差收敛曲线
• 算法监控：实时计算粒子退化程度、重采样统计信息

使用方法

输入参数配置

1. 观测数据：准备包含时间戳的二维/三维位置观测值矩阵
2. 系统参数：设置过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵
3. 初始状态：指定目标初始位置和速度估计向量
4. 运动模型：配置转弯率、加速度等机动参数
5. 滤波参数：设定粒子数量、重采样阈值、迭代次数

运行流程

1. 修改参数配置文件中的相关参数
2. 运行主程序启动仿真系统
3. 查看生成的估计结果和性能指标
4. 分析可视化图表评估跟踪效果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上，具体取决于粒子数量和数据规模
• 显示要求：支持图形显示功能

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，主要负责算法流程的整体控制，包括参数初始化、观测数据加载、粒子滤波算法执行循环、结果输出与可视化生成。具体整合了粒子集生成、状态预测、权重计算、重采样决策等关键步骤的协调工作，并管理性能指标的计算与图形化展示。