MATLAB卡尔曼滤波目标跟踪预测系统（含中文注释教学版）

资 源 简 介

本项目实现基于卡尔曼滤波的二维目标运动轨迹预测与跟踪，包含状态预测和测量更新两大核心模块，提供详细中文注释解析数学原理与实现逻辑，适合算法学习和工程应用。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的目标跟踪预测系统（含中文注释教学版）

项目介绍

本项目实现了一个标准的卡尔曼滤波算法，专门用于二维空间中目标运动轨迹的预测与跟踪。系统包含完整的状态预测和测量更新流程，通过数学建模和算法实现，能够有效估计运动目标的位置和速度信息。项目特别注重教学价值，提供了详细的中文注释，逐步解释卡尔曼滤波的数学原理和实现逻辑，适合初学者学习和研究人员参考使用。

功能特性

• 标准卡尔曼滤波实现：完整实现卡尔曼滤波的状态预测和测量更新两个核心阶段
• 运动模型模拟：支持匀速直线运动目标的轨迹模拟，可添加噪声模拟真实测量环境
• 可视化对比分析：提供真实轨迹、观测值和卡尔曼滤波估计结果的多维度可视化对比
• 误差分析功能：实时监控位置估计误差的收敛情况，评估滤波性能
• 预测能力：支持未来若干步的运动轨迹预测，展示算法的前瞻性能力
• 教学注释：每一行关键代码都配有详细中文注释，解释数学原理和实现逻辑

使用方法

1. 参数配置：设置初始状态向量、系统噪声协方差矩阵、测量噪声协方差矩阵等参数
2. 数据输入：提供观测数据序列或使用系统生成的模拟数据
3. 运行滤波：执行卡尔曼滤波算法，获得状态估计序列和误差协方差矩阵
4. 结果分析：查看轨迹对比图和误差分析图表，评估跟踪效果
5. 预测应用：基于当前状态进行未来运动轨迹预测

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持基本的矩阵运算和图形绘制功能
• 无需额外工具箱依赖

文件说明

主程序文件实现了卡尔曼滤波算法的完整流程，包括系统初始化、参数设定、滤波迭代计算和结果可视化。具体包含目标运动轨迹的模拟生成，其中加入噪声以模拟真实测量环境；执行卡尔曼滤波的预测与更新循环，实时估计目标状态；提供三维轨迹对比展示，同时绘制位置估计误差的变化曲线；还实现了基于当前状态的多步预测功能，展示未来运动趋势。所有关键计算步骤均配有详细注释，解释状态转移、协方差更新等核心概念的数学基础。