MATLAB无源定位卡尔曼滤波仿真平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了完整的无源定位卡尔曼滤波算法系统，包含传感器测量模拟、目标运动建模、标准卡尔曼滤波实现及轨迹追踪功能。适用于目标跟踪算法的教学与研究验证。

详 情 说 明

基于无源定位的卡尔曼滤波算法仿真研究平台

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了一个完整的无源定位环境下的卡尔曼滤波算法仿真平台。系统通过建立目标运动状态空间模型，结合传感器观测数据，应用标准卡尔曼滤波算法实现对运动目标的轨迹估计与预测。该平台能够有效处理观测噪声和系统噪声，显著提高无源定位系统的精度和稳定性，为相关算法研究和性能评估提供可靠的仿真环境。

功能特性

• 传感器测量模拟：模拟无源定位传感器的方位角和俯仰角测量过程
• 状态空间建模：构建目标运动的线性状态空间模型
• 卡尔曼滤波实现：实现标准卡尔曼滤波算法的预测与更新流程
• 实时轨迹估计：完成目标位置和速度的实时估计与预测
• 性能评估分析：提供RMSE等滤波性能指标计算和误差统计分析
• 结果可视化：生成真实轨迹与估计轨迹对比图、误差收敛曲线等可视化结果

使用方法

基本配置

1. 准备传感器观测数据（N×2矩阵，包含方位角和俯仰角序列）
2. 设置系统参数：过程噪声协方差Q（4×4矩阵），观测噪声协方差R（2×2矩阵）
3. 指定初始状态：目标初始位置和速度[x0,y0,vx0,vy0]（1×4向量）
4. 配置采样参数：时间步长Δt和总仿真时长T

运行流程

1. 加载或生成所需的输入数据
2. 调用主函数启动仿真过程
3. 系统自动执行卡尔曼滤波算法并输出结果
4. 查看生成的估计结果和性能评估报告
5. 分析可视化图表评估滤波效果

输出结果

• 状态估计值：每个时刻的目标状态估计（N×4矩阵）
• 协方差矩阵序列：滤波过程中的误差协方差（N×4×4三维数组）
• 性能指标：均方根误差RMSE、估计误差统计分析
• 可视化图表：轨迹对比图、误差收敛曲线等

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：无特殊工具箱要求，仅需基础MATLAB环境

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括初始化参数设置、传感器数据预处理、卡尔曼滤波算法执行流程控制、状态估计计算、性能指标评估以及结果可视化生成。该文件整合了完整的仿真流程，为用户提供一站式的算法测试与分析环境。