基于粒子滤波的单目标追踪MATLAB仿真系统

资 源 简 介

该项目实现了一个完整的粒子滤波算法，用于二维空间单目标的状态估计与运动轨迹预测。系统模拟目标的随机运动过程，结合观测噪声模型实时更新粒子权重，并提供动态可视化展示粒子分布演化及真实与估计轨迹对比。

详 情 说 明

基于粒子滤波的单目标检测与追踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于粒子滤波算法的单目标状态估计与运动轨迹预测仿真系统。系统通过在二维空间中模拟目标的随机运动过程，结合观测噪声模型进行粒子权重的实时更新，实现对目标轨迹的准确追踪。通过可视化展示粒子分布演化过程及真实轨迹与估计轨迹的对比，并对算法性能进行评估，为粒子滤波算法的研究与教学提供直观的仿真平台。

功能特性

• 状态空间建模：构建目标的运动模型与观测模型，支持自定义过程噪声与观测噪声参数
• 粒子滤波核心算法：完整实现粒子初始化、预测、权重更新、重采样等关键步骤
• 动态可视化：实时显示粒子分布演化、目标真实轨迹与估计轨迹对比
• 性能评估：提供均方误差、收敛速度等量化指标分析算法性能
• 参数灵活配置：支持粒子数量、仿真时长、时间步长等参数自定义设置

使用方法

1. 配置仿真参数：设置目标初始状态（位置、速度）、过程噪声参数、观测噪声参数、粒子数量和仿真参数
2. 运行仿真系统：执行主程序启动粒子滤波追踪仿真
3. 观察可视化结果：查看粒子分布动态变化、轨迹对比图等可视化输出
4. 分析评估结果：获取估计误差统计和算法收敛性能报告

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 具备基本MATLAB绘图功能支持
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统核心功能，包括仿真环境初始化、粒子滤波算法完整流程实现、多维度可视化输出生成以及算法性能量化评估。具体实现了运动模型与观测模型的构建、粒子集的动态传播与权重更新、重采样策略执行、实时轨迹对比展示，并最终输出误差统计分析报告与收敛性能评估结果。