MATLAB 基于无迹卡尔曼滤波的纯方位目标跟踪系统

资 源 简 介

该系统通过无迹卡尔曼滤波（UKF）算法，利用观测目标的纯方位角度信息，实现对目标位置、速度和运动状态的实时跟踪与估计，适用于缺乏距离信息的被动定位场景。

详 情 说 明

基于无迹卡尔曼滤波的纯方位目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的纯方位目标跟踪系统。该系统通过处理传感器测得的方位角序列，在缺乏距离信息的被动定位场景下，实现对目标位置、速度和运动状态的实时跟踪与估计。核心算法采用无迹卡尔曼滤波技术，有效解决了纯方位观测中的非线性状态估计问题，适用于雷达、声纳等被动传感器应用领域。

功能特性

• 实时目标跟踪：利用UKF算法对目标进行连续状态估计
• 纯方位处理能力：仅需方位角度信息即可实现目标定位
• 非线性状态估计：通过Sigma点采样技术处理观测-状态非线性关系
• 完整状态输出：提供目标位置、速度和运动状态的实时估计
• 性能分析功能：包含跟踪精度评估和误差分析模块
• 可视化展示：支持目标轨迹和协方差矩阵变化曲线的图形化显示

使用方法

输入参数配置

1. 方位角序列：设置传感器测量的方位角数据（弧度制，可含噪声）
2. 初始状态参数：配置目标初始位置、速度及初始误差协方差矩阵
3. 噪声参数：定义系统噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R
4. 时间参数：设定采样时间间隔Δt

运行流程

系统启动后，将自动加载输入参数，执行UKF滤波算法，实时输出目标状态估计结果。运行结束后，系统将生成跟踪轨迹图、协方差变化曲线和误差分析报告。

结果输出

• 目标状态估计（位置、速度）
• 误差协方差矩阵演化过程
• 滤波后目标运动轨迹
• 跟踪精度与误差统计分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB基础工具箱和信号处理工具箱
• 推荐内存：4GB及以上
• 操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件承担系统核心功能，实现了完整的无迹卡尔曼滤波算法流程。具体包含传感器数据读入与预处理、系统状态初始化、Sigma点采样生成与传播、状态预测与更新计算、误差协方差矩阵递推、目标轨迹估计与平滑处理，以及最终结果的可视化输出与性能分析功能。该文件构成了整个跟踪系统的算法主干和执行框架。