MATLAB卡尔曼滤波动态目标状态追踪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现卡尔曼滤波算法，对动态目标（如车辆、无人机）的实时位置与速度进行精确估计与预测。通过状态建模、噪声抑制和测量校正，显著提升轨迹跟踪的稳定性和抗干扰能力，适用于实时运动分析场景。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的动态目标状态追踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波算法的动态目标状态追踪系统。该系统能够对动态目标（如车辆、无人机等）的实时位置和速度进行精确估计与预测。通过动态系统建模、状态预测和测量校正，有效降低噪声干扰，提高轨迹跟踪的准确性和稳定性。适用于需要对运动目标进行精确轨迹跟踪和状态预测的场景。

功能特性

• 高精度状态估计：利用卡尔曼滤波递推算法对目标状态进行最优估计
• 噪声抑制能力：通过过程噪声和测量噪声协方差矩阵配置，有效滤除观测数据中的噪声
• 实时数据融合：实现状态预测与测量校正的实时数据融合处理
• 灵活的系统建模：支持自定义状态转移矩阵和观测矩阵，适应不同的运动模型
• 可视化分析：提供目标运动轨迹的可视化展示功能

使用方法

1. 准备输入数据：

- 提供含有噪声的动态目标测量值（二维或三维位置坐标序列） - 配置系统过程噪声协方差矩阵（Q）与测量噪声协方差矩阵（R） - 设置初始状态向量（位置、速度等）及其误差协方差矩阵（P0） - 定义系统状态转移矩阵（F）与观测矩阵（H）

1. 运行滤波算法：

- 系统将自动执行卡尔曼滤波的预测与校正步骤 - 逐帧处理测量数据，输出优化后的状态估计值

1. 获取输出结果：

- 得到经过卡尔曼滤波优化后的目标状态估计序列 - 可查看每一步的状态估计误差协方差矩阵（P） - 可选生成目标运动轨迹的可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 基本MATLAB工具箱（无需特殊工具箱）

文件说明

主程序文件实现了卡尔曼滤波算法的核心流程，包括系统初始化、状态预测、测量更新和结果输出等完整功能。具体包含动态系统的建模与参数配置、滤波递推算法的执行、实时数据融合处理以及状态估计结果的可视化展示能力。该文件构成了整个追踪系统的算法骨架，协调各模块完成从噪声测量数据到优化状态估计的完整处理流程。