基于Singer模型的MATLAB机动目标跟踪算法实现

资 源 简 介

本项目利用Singer统计模型结合卡尔曼滤波，实现机动目标的运动轨迹跟踪。能够实时估计目标在X/Y方向的位置、速度、加速度，同时计算量测噪声方差，适用于轨迹预测与状态估计场景。

详 情 说 明

基于Singer模型的机动目标跟踪与噪声方差估计算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于Singer统计模型的机动目标跟踪与噪声方差估计算法。系统采用卡尔曼滤波器，结合Singer机动模型，对目标的运动轨迹进行实时跟踪和状态估计，同时能够自适应估计测量过程中的噪声方差，为评估跟踪系统的测量精度提供重要参数。

功能特性

• 机动目标建模：采用Singer统计模型描述目标的机动运动特性
• 状态估计：实时估计目标在X和Y方向的位置、速度和加速度参数
• 噪声估计：动态计算X和Y方向的量测噪声方差
• 可视化分析：提供跟踪轨迹和噪声方差变化趋势的图形化展示
• 精度评估：通过协方差矩阵和噪声方差评估跟踪系统的测量精度

使用方法

输入参数配置

1. 目标观测数据：准备包含时间序列的X/Y坐标测量值（单位：米）
2. 初始状态设置：指定初始状态向量 [位置X, 速度X, 加速度X, 位置Y, 速度Y, 加速度Y]
3. 系统参数配置：

- Singer模型机动时间常数 - 加速度方差参数 - 采样时间间隔（单位：秒）

1. 初始估计值：设置初始协方差矩阵估计值

运行流程

配置完输入参数后，运行主程序即可获得目标跟踪结果和噪声估计值。

输出结果

• 目标状态估计（6维状态向量）
• 估计误差协方差矩阵
• X方向量测噪声方差（平方米）
• Y方向量测噪声方差（平方米）
• 跟踪轨迹可视化图形
• 噪声方差变化趋势分析图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备基本矩阵运算和图形显示功能

文件说明

主程序实现了整个跟踪系统的核心功能，包括：初始化系统参数和目标状态，构建Singer模型的状态转移矩阵和过程噪声协方差矩阵，执行卡尔曼滤波的预测与更新步骤，进行目标运动状态的实时估计，计算量测噪声方差，以及生成跟踪结果的可视化图表。