基于卡尔曼滤波器的目标导航实时跟踪与预测系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

该项目利用MATLAB开发，通过卡尔曼滤波器实现多传感器数据融合的目标状态估计，提供实时位置速度跟踪和运动轨迹预测功能。系统支持二维/三维空间导航定位，并包含噪声处理和异常值检测机制，适用于智能导航与监控场景。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波器的目标导航实时跟踪与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合系统，主要用于目标的实时状态估计与运动轨迹预测。系统采用状态空间建模方法，能够有效融合GPS、IMU等多种传感器数据，在存在噪声和异常观测的条件下，提供高精度的目标位置、速度估计以及未来轨迹预测。可广泛应用于车辆导航、无人机跟踪、智能交通等领域的实时定位与导航任务。

功能特性

• 多传感器数据融合：整合GPS坐标、惯性测量单元等异构传感器数据
• 实时状态估计：基于卡尔曼滤波算法实现对目标位置、速度的连续跟踪
• 运动轨迹预测：提供未来多个时间步长的目标运动轨迹预测
• 多维空间支持：兼容二维平面和三维空间的目标导航定位需求
• 鲁棒性处理：内置过程噪声处理和观测异常值检测机制
• 精度评估：实时输出导航精度评估报告和滤波器收敛状态

使用方法

1. 参数配置：设置系统过程噪声参数、观测噪声协方差矩阵、初始状态向量等参数
2. 数据输入：提供传感器观测数据序列（时间戳、GPS坐标、IMU测量值等）
3. 运行系统：执行主程序启动实时跟踪与预测流程
4. 结果获取：系统输出最优状态估计、误差协方差、预测轨迹等结果
5. 性能监控：查看收敛状态指示和导航精度评估报告

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：建议至少4GB可用内存
• 数据处理：需要传感器数据符合特定格式要求
• 实时性能：对于高频数据采集场景，建议使用高性能处理器

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括传感器数据的读取与预处理、卡尔曼滤波器初始化、状态预测与更新循环执行、实时轨迹预测生成、结果可视化展示以及导航精度评估报告的输出等完整功能链。该文件作为系统入口，协调各算法模块协同工作，确保实时跟踪与预测任务的顺利执行。