MATLAB实现基于α-β滤波器的匀速运动目标跟踪仿真系统

资 源 简 介

本项目开发了一个α-β滤波器仿真系统，专注于匀速运动目标的轨迹跟踪和状态估计。系统支持固定增益滤波及自适应滤波两种模式，适用于目标机动指标已知或未知的场景，可用于算法验证和教学演示。

详 情 说 明

基于α-β滤波器的匀速运动目标跟踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的α-β滤波器仿真系统，专门针对匀速运动目标模型进行轨迹跟踪和状态估计。系统通过α-β滤波算法对匀速运动目标的轨迹进行噪声抑制、状态预测和实时校正，提供三种不同的工作模式以适应不同的目标机动特性场景，并配备了可视化分析界面用于性能评估。

功能特性

• 三种工作模式：

- 固定增益滤波：适用于目标机动指标已知的情况 - 自适应参数调整：适用于目标机动指标未知的情况 - 实时状态估计自适应滤波：基于实时状态估计的自适应调整

• 核心功能：

- 状态空间建模与轨迹仿真 - 噪声抑制与状态估计 - 参数优化与性能分析 - 多模式对比评估

• 输出分析：

- 滤波轨迹数据与状态估计误差 - 参数收敛过程可视化 - 性能指标对比（RMSE、MAE） - 实时轨迹对比图

使用方法

1. 参数配置：设置目标初始状态向量（初始位置、初始速度）、观测噪声方差、采样时间序列等基本参数
2. 模式选择：根据应用场景选择相应的工作模式：

- 模式1：需提供目标机动指标参数（加速度统计特性） - 模式2和3：系统自动进行参数自适应调整

1. 数据输入：提供目标真实轨迹数据（用于验证）和含噪声的观测数据序列
2. 仿真运行：执行滤波算法，系统自动完成轨迹跟踪和状态估计
3. 结果分析：查看输出的滤波轨迹、误差统计、参数变化曲线和性能对比图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（用于噪声生成和滤波处理）
• 基本绘图功能支持（用于结果可视化）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括参数初始化、三种滤波模式的算法实现、数据预处理与结果后处理。具体涵盖观测数据的噪声注入、α-β滤波器的主循环迭代、状态向量的预测与更新计算、自适应参数的在线调整逻辑，以及各类性能指标的分析与可视化输出生成。