MATLAB蒙特卡洛目标跟踪滤波仿真系统

资 源 简 介

该项目通过蒙特卡洛方法模拟目标在水平方向的恒定速度运动，使用100次独立仿真实验分析跟踪滤波器的性能。系统可自动生成目标轨迹，评估不同传感器噪声条件下的跟踪精度，适用于运动目标滤波算法的验证与优化。

详 情 说 明

基于蒙特卡洛方法的目标水平运动跟踪滤波仿真分析系统

项目介绍

本项目采用蒙特卡洛统计模拟方法，对目标跟踪滤波器进行系统性仿真分析。系统模拟一个以恒定速度沿水平方向运动的目标轨迹，通过100次独立仿真实验，评估跟踪滤波器在不同传感器噪声环境下的跟踪性能。项目综合运用轨迹生成、噪声模拟、滤波算法和统计分析技术，为跟踪滤波器性能评估提供可靠的仿真平台。

功能特性

• 目标运动模拟：生成水平匀速运动轨迹，初始位置(-2000米, 500米)，速度10米/秒
• 传感器测量仿真：模拟真实传感器测量过程，加入高斯白噪声（标准差100米）
• 多算法跟踪滤波：实现卡尔曼滤波/扩展卡尔曼滤波等跟踪算法处理噪声观测数据
• 大规模仿真实验：执行100次蒙特卡洛独立仿真，确保统计结果可靠性
• 性能综合评估：统计分析跟踪精度、误差分布特性及滤波器稳定性
• 可视化分析：提供多维度结果可视化，包括轨迹对比、误差分布、协方差变化等

使用方法

1. 参数配置：根据需要调整目标运动参数、传感器扫描周期、噪声参数和滤波器设置
2. 仿真执行：运行主程序启动蒙特卡洛仿真实验
3. 结果分析：查看生成的统计报告和可视化图表
4. 性能优化：基于分析结果调整滤波器参数，优化跟踪性能

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学工具箱（用于概率密度估计和统计分析）
• 图像处理工具箱（用于结果可视化）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括目标运动轨迹的生成与模拟、传感器观测数据的噪声添加处理、跟踪滤波算法的具体实现与执行、蒙特卡洛仿真实验的循环控制与数据管理，以及最终结果的综合统计分析与可视化输出。该文件通过协调各功能模块完成从参数初始化到性能评估的完整仿真链路。