MATLAB实现的卡尔曼滤波二维雷达目标跟踪蒙特卡罗仿真系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB构建完整的雷达目标跟踪仿真系统，模拟目标匀速直线运动并添加观测噪声。通过卡尔曼滤波算法实现目标位置估计，采用蒙特卡罗方法进行多次仿真，统计分析滤波器跟踪精度。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的二维雷达目标跟踪蒙特卡罗仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的二维雷达目标跟踪蒙特卡罗仿真系统。系统模拟目标在二维平面上的匀速直线运动，加入雷达观测噪声，通过卡尔曼滤波算法对目标位置进行估计和跟踪，并利用蒙特卡罗方法进行多次仿真实验，统计分析滤波器的跟踪精度与稳定性。

该系统集成了运动模型生成、观测模拟、卡尔曼滤波估计和性能评估四个核心模块，为雷达目标跟踪算法的研究与验证提供了可靠的仿真平台。

功能特性

• 完整的跟踪仿真流程：涵盖从目标运动生成、雷达观测模拟到状态估计的全过程
• 卡尔曼滤波算法：实现线性卡尔曼滤波，对目标位置和速度进行最优估计
• 蒙特卡罗统计分析：通过多次独立仿真，评估滤波器性能的统计特性
• 可视化分析：提供单次仿真轨迹对比和多次仿真统计结果的可视化展示
• 参数可配置：支持自定义初始状态、观测参数和仿真设置

使用方法

基本参数设置

在运行仿真前，可根据需要修改以下参数：

• 目标初始状态向量：x0 = [-10000, 15, 2000, 0]（[x位置(m), x速度(m/s), y位置(m), y速度(m/s)]）
• 雷达扫描周期：T = 2秒
• 观测噪声标准差：σ = 100米
• 仿真时间范围：0~600秒
• 蒙特卡罗仿真次数：N = 100次

运行仿真

直接运行主程序即可开始仿真。系统将依次执行：

1. 单次仿真演示（展示真实轨迹、观测轨迹和估计轨迹）
2. 蒙特卡罗多次仿真统计分析
3. 生成性能评估图表

结果解读

仿真完成后，系统将输出：

• 单次仿真可视化：对比真实轨迹、带噪声观测值和卡尔曼滤波估计结果
• 统计性能指标：位置估计误差的均值、标准差和均方根误差（RMSE）
• 收敛性分析：展示滤波器估计误差随时间的变化趋势

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 内存建议：至少4GB RAM（对于大规模蒙特卡罗仿真）
• 磁盘空间：约10MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括目标匀速直线运动模型的建立、雷达观测数据的模拟生成、卡尔曼滤波算法的完整实现，以及蒙特卡罗仿真框架的构建。该文件整合了轨迹生成、噪声添加、状态估计和性能评估等多个模块，能够完成从单次仿真到多次统计实验的全流程处理，并生成相应的可视化结果用于分析滤波器跟踪精度和稳定性。