MATLAB实现的卡尔曼滤波雷达目标跟踪与轨迹预测仿真系统

资 源 简 介

该系统在MATLAB中仿真雷达目标跟踪的全过程，利用卡尔曼滤波算法对含噪声的雷达测量数据进行最优估计，实现航迹生成和运动轨迹预测。适用于信号处理和自动控制领域的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跟踪与轨迹预测仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的雷达目标跟踪与轨迹预测仿真系统。系统通过建立目标的运动模型和雷达观测模型，利用卡尔曼滤波算法对含有噪声的雷达测量数据进行最优估计。该系统能够模拟真实雷达数据处理流程，包括点迹生成、航迹起始、数据关联、状态估计和轨迹预测等关键环节，为雷达信号处理算法研究提供可靠的仿真平台。

功能特性

• 数据仿真: 生成包含高斯噪声的模拟雷达点迹数据，支持匀速(CV)和匀加速(CA)两种运动模型
• 核心算法: 实现标准卡尔曼滤波递归估计算法，包括预测和更新两个基本步骤
• 航迹管理: 具备航迹关联与轨迹平滑处理能力，确保跟踪连续性
• 可视化分析: 提供真实轨迹、观测轨迹和滤波轨迹的对比展示
• 性能评估: 分析滤波性能指标，包括均方根误差(RMSE)、收敛速度等量化指标
• 参数可调: 支持过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R的灵活配置

使用方法

1. 设置仿真参数：包括目标初始状态、运动模型类型、噪声协方差矩阵等
2. 运行主程序启动仿真系统
3. 系统将自动生成模拟雷达数据并执行卡尔曼滤波跟踪算法
4. 查看输出的轨迹对比图和性能分析报告
5. 根据需要调整参数重新运行，观察滤波效果变化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基本工具箱
• 推荐内存4GB以上，适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件包含了系统的核心功能实现，主要完成模拟数据生成、卡尔曼滤波算法执行、轨迹跟踪处理和结果可视化分析等一系列关键操作。具体实现了目标运动状态初始化、观测数据模拟生成、滤波递归估计过程、航迹关联逻辑以及多种性能指标的计算与输出展示功能。