基于Singer和“当前”统计模型的机动目标轨迹跟踪MATLAB仿真程序

资 源 简 介

本项目实现两种机动目标跟踪模型：Singer随机加速度模型和“当前”统计模型，结合卡尔曼滤波算法进行目标轨迹建模与自适应滤波跟踪。MATLAB仿真展示了不同模型的跟踪性能和适用场景。

详 情 说 明

机动目标轨迹跟踪MATLAB仿真程序

项目介绍

本项目基于Singer随机加速度模型和"当前"统计模型(Current Statistical Model)，实现了机动目标轨迹的建模与跟踪仿真。通过卡尔曼滤波算法对两种经典机动目标模型进行状态估计，提供完整的轨迹跟踪性能评估和可视化分析工具。

功能特性

• Singer模型跟踪：采用Singer随机加速度模型进行机动目标轨迹建模与滤波估计
• 当前统计模型跟踪：实现自适应"当前"统计模型，能够根据目标机动特性调整滤波器参数
• 扩展卡尔曼滤波：采用EKF算法对非线性系统进行状态估计
• 可视化分析：直观展示真实轨迹、观测数据和滤波结果的对比
• 性能评估：提供均方根误差(RMSE)、收敛性分析等量化评价指标

使用方法

1. 参数设置：配置目标初始状态、模型参数和噪声特性

- 初始状态：目标起始位置和速度 - Singer模型参数：机动时间常数、加速度方差 - 当前统计模型参数：加速度极限值、机动频率 - 噪声协方差：系统噪声和观测噪声统计特性

1. 运行仿真：执行主程序生成目标轨迹和观测数据，进行滤波估计

1. 结果分析：查看状态估计序列、误差协方差和性能指标

- 状态估计：位置和速度的滤波结果 - 误差分析：估计误差随时间变化情况 - 性能评估：位置RMSE、速度估计误差等指标

1. 可视化：分析轨迹对比图、误差曲线和收敛特性图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需安装MATLAB基本工具包
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

主程序文件整合了完整的仿真流程，包括目标轨迹生成、传感器观测模拟、两种模型的卡尔曼滤波器实现、状态估计执行以及结果可视化与性能评估功能。该文件通过模块化设计实现了从数据生成到分析输出的全流程处理，用户可通过修改参数配置灵活调整仿真条件。