MATLAB粒子滤波目标跟踪基础实现系统

资 源 简 介

基于MATLAB的经典粒子滤波目标跟踪实现，通过随机粒子集模拟目标状态分布，结合观测数据更新权重并重采样，可稳定追踪目标运动轨迹。代码结构清晰，适合算法学习与研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的粒子滤波目标跟踪基础实现系统

项目介绍

本项目提供了一个经典粒子滤波（Particle Filter）算法的MATLAB基础实现，专注于目标跟踪任务。粒子滤波作为一种非参数化的贝叶斯滤波方法，通过一组随机采样粒子来近似系统的后验概率分布。本系统模拟了目标状态分布，并结合观测数据对粒子权重进行更新与重采样，实现对目标运动轨迹的持续估计。代码结构清晰，注释详尽，非常适合初学者学习粒子滤波的基本原理与实现流程，并可通过调整参数应用于简单的一维或二维目标跟踪场景。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了经典粒子滤波算法的三个关键步骤：粒子采样与传播（状态预测）、基于观测的重要性权重计算（观测更新）、以及系统重采样（有效避免粒子退化问题）。
• 动态可视化：在仿真运行过程中，实时显示每一时刻的粒子状态分布及其动态轨迹变化，直观展示滤波过程。
• 结果输出与分析：提供目标状态（如位置、速度）的滤波估计结果，并可计算估计值与真实值之间的跟踪误差指标，进行性能分析。
• 辅助理解工具：生成粒子权重分布变化图，帮助使用者深入理解粒子权重收敛和重采样的过程。
• 参数可配置：允许用户灵活设置初始目标状态、过程噪声与观测噪声参数、粒子数量等关键参数，便于实验不同场景下的跟踪效果。

使用方法

1. 配置参数：根据具体的跟踪场景，在代码中设置或修改初始目标状态、系统过程噪声的协方差矩阵、观测噪声的协方差矩阵以及粒子数量。
2. 准备观测数据：输入含噪声的观测数据序列（例如模拟的雷达或摄像头测量值）。本项目包含示例数据生成模块，用户也可导入自己的实测数据。
3. 运行主程序：执行主脚本，系统将开始粒子滤波仿真跟踪过程。
4. 查看结果：程序运行结束后，将自动显示目标运动轨迹的跟踪结果图、估计误差分析图以及粒子权重分布变化图。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 必要工具箱：本项目主要使用MATLAB基础功能，通常情况下无需额外的专用工具箱。

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口与调度核心，其主要承担以下功能：初始化目标运动模型与观测模型参数；生成或加载用于测试的观测数据序列；实现粒子滤波算法的主循环流程，包括状态预测、观测更新、权重归一化、重采样及状态估计；对整个跟踪过程进行可视化，动态绘制粒子分布与目标轨迹；最后计算并输出跟踪性能指标，完成对整个算法流程的演示与分析。