基于MATLAB的非线性卡尔曼滤波目标跟踪系统实现与误差分析参考平台

资 源 简 介

本项目提供一套完整的非线性卡尔曼滤波目标跟踪系统实现，包含扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）方法，模拟非线性动态轨迹并评估误差，为初学者提供直观、易修改的参考资料。

详 情 说 明

非线性卡尔曼滤波目标跟踪系统实现与误差分析参考平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB构建的非线性卡尔曼滤波目标跟踪系统仿真平台。系统模拟移动目标的非线性运动轨迹，采用扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法对目标状态进行估计，提供轨迹跟踪可视化、误差分析和算法性能对比功能。项目旨在为初学目标跟踪的用户提供一个易于理解、可修改的参考实现，帮助理解非线性滤波在实际跟踪场景中的应用。

功能特性

• 非线性轨迹模拟：支持圆周运动、S形机动等多种非线性运动轨迹的模拟生成
• 多滤波算法实现：集成了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）两种经典非线性滤波方法
• 实时可视化：动态显示真实轨迹、估计轨迹、观测数据点的对比图
• 误差分析模块：实时计算并输出位置和速度的估计误差（RMSE）
• 参数调优接口：允许用户调整过程噪声、观测噪声等关键参数，观察其对跟踪性能的影响
• 性能对比分析：提供EKF与UKF在不同噪声条件下的性能差异分析图表
• 协方差收敛监测：可视化展示状态估计协方差矩阵的收敛过程

使用方法

1. 参数配置：在运行主程序前，根据需要修改系统参数，包括过程噪声协方差、观测噪声协方差、初始状态估计等

1. 轨迹选择：选择目标运动轨迹模型（如圆周运动或S形机动），设置相应的运动参数（初速度、角速度等）

1. 算法选择：指定使用的滤波算法（EKF或UKF）

1. 运行仿真：执行主程序开始目标跟踪仿真

1. 结果分析：查看生成的轨迹对比图、误差统计图表和协方差收敛图，分析滤波性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要MATLAB基本工具箱
• 推荐使用支持实时图形渲染的MATLAB版本以获得最佳可视化效果

文件说明

主程序文件整合了目标轨迹生成、观测数据模拟、非线性卡尔曼滤波算法实现、实时可视化显示以及误差分析等核心功能。它负责协调整个跟踪系统的运行流程，从参数初始化到最终结果输出的全过程控制，包括滤波算法的选择与执行、轨迹数据的实时绘制、估计误差的计算与展示，以及生成完整的性能分析报告。