基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性目标跟踪MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，通过预测与校正机制处理非线性目标动态模型和观测模型，实现对目标位置、速度状态的高精度实时跟踪与估计。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性目标跟踪系统

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，专门用于非线性系统的目标状态估计与跟踪。系统能够有效处理包含非线性特性的动态模型和观测模型，通过对目标的位置、速度等状态进行递推式的预测与校正，实现高精度的实时跟踪。特别适用于机动目标跟踪、无人机导航、机器人定位等需要处理非线性关系的滤波场景。

功能特性

• 非线性系统处理：采用扩展卡尔曼滤波算法，通过对非线性函数进行一阶泰勒展开（雅可比矩阵计算）实现系统线性化。
• 完整滤波流程：包含状态预测、观测更新、协方差传播等标准EKF循环迭代步骤。
• 不确定性量化：提供状态估计的协方差矩阵，实时评估估计结果的可信度。
• 性能分析：可计算滤波的均方根误差（RMSE）等指标，评估跟踪精度和滤波收敛情况。
• 结果可视化：生成目标跟踪轨迹与真实轨迹的对比图，直观展示滤波效果。

使用方法

1. 准备输入参数：

- 设置初始状态向量（目标初始位置、速度等） - 配置过程噪声与观测噪声的协方差矩阵 - 定义非线性系统动态模型（状态转移函数） - 定义非线性观测模型（观测函数） - 准备实时观测数据序列（传感器测量值）

1. 运行滤波算法：执行主程序启动EKF滤波过程。

1. 获取输出结果：

- 每一时刻的目标状态估计值 - 状态估计的协方差矩阵 - 滤波性能分析报告（如RMSE） - 跟踪轨迹可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块
• 推荐内存4GB以上，用于处理大规模数据序列

文件说明

主程序文件整合了扩展卡尔曼滤波的核心功能模块，包括系统初始化、参数配置、滤波循环执行以及结果分析与可视化。具体实现了状态向量的时间更新与测量更新过程，完成了雅可比矩阵的计算与线性化处理，并负责协方差矩阵的递推传播与更新。同时，该文件还承担着跟踪精度的评估计算和滤波结果的可视化展示任务。