基于MATLAB的卡尔曼滤波雷达目标航迹生成与预测仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了雷达目标跟踪全流程仿真，包含运动目标观测模拟、含噪声点迹生成及卡尔曼滤波去噪，有效提升航迹估计精度与预测稳定性，适用于算法验证与教学演示。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的雷达目标航迹生成与预测仿真系统

项目介绍

本项目是一款雷达目标跟踪仿真系统，主要用于模拟雷达对运动目标的探测、跟踪与预测全过程。系统通过模拟雷达测量数据生成、卡尔曼滤波算法处理、目标航迹形成以及未来状态预测等核心环节，实现对目标运动轨迹的精确估计与预测，为雷达信号处理、目标跟踪算法研究提供完整的仿真平台。

功能特性

• 雷达观测模拟：生成包含测量噪声的目标距离、方位角、俯仰角等点迹数据
• 卡尔曼滤波处理：采用先进滤波算法消除随机噪声，提高跟踪精度
• 目标运动建模：支持匀速(CA)和匀加速(CT)两种运动模型
• 航迹自动生成：基于状态估计技术形成稳定连续的目标运动轨迹
• 状态预测功能：预报目标未来位置和速度，提供预测误差分析
• 可视化分析：多维度展示原始点迹、滤波航迹和预测轨迹的对比效果

使用方法

1. 配置传感器参数：设置雷达测量误差、采样间隔等参数
2. 定义目标初始状态：输入目标初始位置、速度等先验信息
3. 选择运动模型：根据目标特性选择CA或CT模型
4. 设置噪声参数：配置过程噪声和测量噪声协方差矩阵
5. 运行仿真系统：执行主程序开始仿真计算
6. 分析输出结果：查看滤波估计、预测输出和性能指标
7. 可视化展示：通过图形界面分析跟踪效果和误差特性

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计数据可视化功能支持

文件说明

主程序文件包含了系统的核心调度功能，实现了仿真流程的整体控制、关键参数初始化设置、雷达观测数据生成模拟、卡尔曼滤波算法的执行与状态更新、目标运动轨迹的实时估计与预测计算，以及各类结果数据的可视化输出与性能分析功能。该文件作为系统运行的入口，统筹协调各个功能模块的协同工作，确保跟踪仿真过程的完整性和准确性。