基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波（EKF）多目标追踪与距离测算系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的多目标追踪与距离测算系统。系统通过处理含噪声的传感器数据，实现对动态目标位置与速度的实时预测和优化估计，适用于运动轨迹分析和距离测算应用。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的多目标追踪与距离测算系统

项目介绍

本项目是一个利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法实现对动态目标进行轨迹追踪与距离测算的系统。系统能够有效处理含噪声的传感器测量数据，通过非线性系统建模和多传感器数据融合技术，准确预测目标的运动状态（如位置、速度）。该系统适用于移动车辆、无人机等动态目标的实时追踪场景，并提供轨迹可视化和性能评估功能。

功能特性

• 实时状态估计：利用EKF算法对动态目标的位置和速度进行实时滤波与预测
• 距离测算：根据传感器测量数据，精确估算目标与观测点之间的距离
• 多传感器数据融合：支持处理来自雷达、GPS等多种传感器的输入数据
• 轨迹可视化：提供真实轨迹、观测轨迹与EKF滤波轨迹的对比展示
• 性能评估：计算均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标，量化滤波效果

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备传感器测量数据文件（.mat或.csv格式），包含目标的位置、距离或速度信息 - 配置系统模型参数：状态转移矩阵、观测矩阵、噪声协方差矩阵等 - 设置初始状态估计：目标初始位置、速度等状态向量

1. 运行系统：

- 执行主程序文件开始轨迹追踪与距离测算 - 系统将自动处理数据并进行EKF滤波计算

1. 查看结果：

- 获取EKF优化后的状态估计结果和距离测算值 - 查看轨迹对比可视化图表 - 分析性能评估指标报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要的工具箱：信号处理工具箱、统计与机器学习工具箱
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括传感器数据的读取与预处理、扩展卡尔曼滤波算法的实现、目标运动状态的预测与更新、距离测算的计算过程、轨迹可视化图表的生成以及滤波性能的定量评估。该文件通过协调各功能模块的工作流程，完成了从数据输入到结果输出的完整处理链路。