MATLAB实现的卡尔曼滤波自由落体目标跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用卡尔曼滤波器对自由落体运动目标进行跟踪，通过处理含噪声的观测数据，优化目标位置和速度的状态估计，实现连续、精准的运动轨迹预测。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的自由落体运动目标跟踪系统

项目介绍

本项目在MATLAB环境中实现了一种基于卡尔曼滤波算法的自由落体运动目标跟踪系统。系统通过建立自由落体运动的状态空间模型，利用卡尔曼滤波对含有噪声的位置观测数据进行处理，实现对目标物体位置与速度的精确估计与预测。该方案能够有效抑制观测噪声带来的干扰，显著提升在连续时间点上对目标运动状态预测的准确性与鲁棒性。

功能特性

• 状态估计与预测：利用卡尔曼滤波的预测与更新步骤，连续估计目标在自由落体过程中的位置和速度。
• 噪声抑制：有效处理带噪声的观测数据，优化状态估计，降低噪声对跟踪精度的影响。
• 误差分析：提供估计结果与实际值（若已知）之间的误差分析，包括均方根误差（RMSE）计算。
• 可视化比较：生成预测轨迹与实际轨迹的叠加对比图，直观展示滤波效果。

使用方法

1. 准备输入数据：提供包含噪声的自由落体观测位置数据（单位：米）、观测时间间隔（单位：秒），并设定系统过程噪声与观测噪声的协方差矩阵以及状态的初始估计值。
2. 运行主程序：在MATLAB中运行主程序文件，系统将自动执行卡尔曼滤波算法。
3. 查看输出结果：程序运行后，将在命令行输出各时间步的估计位置和速度，并自动绘制误差分析图与轨迹比较图。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：无需额外工具箱，仅使用MATLAB基础功能。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，主要包括：初始化自由落体运动的状态空间模型与卡尔曼滤波参数；读取外部观测数据并进行预处理；执行卡尔曼滤波的递推估计流程，完成状态预测与校正；计算估计结果的精度指标，并生成相应的误差分析与轨迹对比可视化图形。