MATLAB实现的卡尔曼滤波目标运动轨迹跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用卡尔曼滤波算法，对动态目标的运动轨迹进行实时跟踪与预测。系统通过处理含噪声的观测数据，实现状态估计和轨迹还原，支持无人机跟踪、车辆导航等应用。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的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动态目标运动轨迹跟踪系统。系统通过对含有噪声的观测数据进行处理，能够实时估计并预测目标的运动状态，准确还原其真实运动轨迹。该系统适用于无人机跟踪、车辆导航、运动分析等多种需要实时轨迹跟踪与预测的场景。

功能特性

• 实时轨迹跟踪：利用卡尔曼滤波对动态目标进行连续状态估计。
• 运动轨迹预测：基于当前状态预测目标下一时刻的位置。
• 噪声抑制：有效处理传感器观测数据中的噪声，提高轨迹估计精度。
• 可视化分析：提供轨迹跟踪过程的可视化图形展示。
• 性能评估：输出预测误差分析报告及跟踪性能指标（如均方根误差）。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 设定目标的初始状态向量（如位置、速度）。 - 提供含噪声的传感器观测数据序列。 - 配置系统过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵。 - 定义状态转移矩阵与观测矩阵。

1. 运行系统：

执行主程序，系统将自动进行卡尔曼滤波的预测与更新步骤。

1. 获取输出结果：

- 目标状态的卡尔曼滤波估计值序列。 - 状态估计的协方差矩阵序列。 - 轨迹跟踪可视化图形。 - 预测误差分析报告。 - 实时跟踪性能指标。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具包：MATLAB 基础环境（无需额外工具包）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，主要包括：初始化卡尔曼滤波器参数，读取传感器观测数据，执行卡尔曼滤波的预测与更新循环迭代过程，计算并记录每一时刻的状态估计值与协方差，最终生成轨迹跟踪结果的可视化图表并对跟踪性能进行定量评估。