MATLAB实现杂波环境下多传感器EKF数据融合算法仿真

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现杂波环境下多传感器数据融合与目标跟踪。通过数据预处理、坐标系统一和融合滤波建模，有效提升复杂环境下的跟踪精度与稳定性。

详 情 说 明

基于EKF的杂波环境下多传感器数据融合算法仿真与实现

项目介绍

本项目针对复杂杂波环境下的多传感器目标跟踪问题，设计并实现了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的数据融合算法。系统通过对多源传感器观测数据进行预处理、坐标统一和杂波抑制，采用EKF算法实现目标状态的最优估计，有效提升了杂波环境下目标跟踪的鲁棒性和精度。

功能特性

• 多传感器数据预处理：实现传感器数据的野值剔除与时空配准
• 坐标系统一转换：支持雷达、红外、GPS等多种传感器的坐标转换
• 自适应杂波抑制：采用关联门技术和自适应阈值处理虚假量测
• EKF融合滤波：基于状态空间模型实现多传感器数据融合
• 性能评估体系：提供RMSE、跟踪精度、检测概率等多项指标分析
• 多维可视化：支持轨迹对比、误差曲线等可视化输出

使用方法

1. 数据准备：配置传感器参数文件和环境参数文件
2. 算法执行：运行主程序启动数据融合处理流程
3. 结果分析：查看生成的估计结果和性能评估报告
4. 可视化查看：通过图形界面观察轨迹对比和误差分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持三维图形显示

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，主要包括多传感器数据的导入与预处理、坐标系统的统一转换、杂波环境下自适应阈值与数据关联的处理、基于扩展卡尔曼滤波的多源信息融合计算、目标状态估计结果的生成与输出，以及最终的性能指标评估与可视化图表绘制功能。该文件整合了从数据输入到结果输出的完整算法链路。