基于Singer模型的卡尔曼滤波MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目实现基于Singer随机加速度模型的扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法，通过模拟机动目标的轨迹生成观测数据，完成运动状态的动态估计与跟踪仿真，适用于目标跟踪算法的研究与应用验证。

详 情 说 明

基于Singer模型的卡尔曼滤波器目标跟踪算法仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Singer随机加速度模型的扩展卡尔曼滤波器(EKF)仿真系统，专门用于机动目标的运动状态估计与跟踪。系统通过完整的仿真流程，从轨迹生成、噪声模拟到滤波算法实现和性能评估，提供了一套全面的目标跟踪算法验证平台。

本系统采用Singer模型描述目标加速度的统计特性，结合扩展卡尔曼滤波算法，能够有效处理机动目标的非线性运动问题，实现对目标位置、速度和加速度状态的最优估计。

功能特性

• 完整的仿真流程：包含轨迹生成、观测模拟、滤波估计和性能评估全流程
• Singer随机加速度模型：准确描述目标机动特性，支持机动时间常数参数配置
• 扩展卡尔曼滤波算法：处理非线性系统状态估计问题
• 多维度状态估计：同步估计目标的位置、速度和加速度状态
• 全面的性能评估：提供RMSE误差分析、收敛特性评估等量化指标
• 可视化分析：支持轨迹对比、误差曲线等多种图形化展示

使用方法

基本参数配置

1. 设置初始状态向量：定义目标的初始位置、速度和加速度 [x, v, a]
2. 配置过程噪声协方差：设定系统模型的不确定性参数
3. 设置观测噪声方差：配置传感器测量误差特性
4. 指定机动时间常数：调整Singer模型的核心参数
5. 定义仿真时间参数：包括采样间隔和总仿真时长
6. 提供真实轨迹数据（可选）：用于算法性能验证和对比

运行流程

系统启动后自动执行以下流程：

• 生成目标真实运动轨迹
• 模拟传感器观测数据（添加噪声）
• 应用扩展卡尔曼滤波算法进行状态估计
• 计算性能指标并生成分析结果
• 输出可视化图表和统计数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持基本矩阵运算和图形绘制功能
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心仿真流程，包括目标运动轨迹的模拟生成、观测数据的合成处理、基于Singer模型的扩展卡尔曼滤波算法执行、状态估计结果的误差分析计算，以及多种可视化图表的生成展示功能。该文件整合了所有关键模块，提供了完整的算法验证和性能评估能力。