基于扩展卡尔曼滤波的二维目标跟踪MATLAB仿真实现

资 源 简 介

本项目提供了一个轻量级的MATLAB仿真示例，展示了扩展卡尔曼滤波算法在二维平面目标跟踪中的应用。通过模拟非线性运动模型及含噪声观测数据，演示状态估计的完整流程，便于学习EKF算法原理与实际实现。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的二维目标跟踪仿真示例

项目介绍

本项目实现了一个基于扩展卡尔曼滤波算法的 MATLAB 仿真程序，用于模拟二维平面中运动目标的跟踪过程。该仿真模拟非线性运动模型下的目标运动，通过含噪声的观测数据实现状态估计。项目能够直观展示目标真实轨迹、观测数据以及 EKF 估计轨迹之间的差异，为理解 EKF 在非线性系统中的应用提供实践案例。

功能特性

• 非线性建模：支持恒速运动、带转弯运动等复杂运动模型
• 完备可视化：实时显示目标真实轨迹、含噪声观测数据、EKF 估计轨迹
• 性能评估：提供估计误差统计（如均方根误差 RMSE）和收敛性分析曲线
• 动画演示：动态展示滤波过程，直观理解 EKF 工作原理
• 参数灵活配置：支持自定义初始状态、噪声特性、仿真时长等参数

使用方法

1. 参数设置：在脚本中配置目标初始状态（位置、速度）、过程噪声协方差、观测噪声协方差、仿真步长和总时长
2. 模型选择：根据需要选择非线性运动模型（如设置转弯角速度等参数）
3. 运行仿真：执行主程序开始仿真计算
4. 结果分析：查看生成的轨迹对比图、误差统计和收敛性曲线

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 需安装 MATLAB 基础模块，推荐安装信号处理工具箱以获得更优性能

文件说明

主程序文件整合了完整的仿真流程，包含以下核心功能：系统参数初始化、真实目标运动轨迹生成、含噪声观测数据模拟、扩展卡尔曼滤波算法实现、实时轨迹可视化以及估计误差计算与分析。该文件通过协调各功能模块，实现了从数据生成到结果评估的全流程仿真。