基于TDOA无源定位与IMM滤波的MATLAB机动目标跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一个结合TDOA无源定位技术和交互式多模型(IMM)滤波算法的机动目标跟踪系统。系统通过多观测站接收信号，利用时差定位原理获得目标位置，并采用IMM算法对机动目标进行精确跟踪。

详 情 说 明

基于TDOA无源定位的机动目标交互式多模型(IMM)跟踪系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个结合无源时差定位(TDOA)技术与交互式多模型(IMM)滤波算法的机动目标跟踪系统。系统通过多个固定观测站接收目标辐射信号，计算信号到达时间差，利用TDOA定位原理获得目标位置观测值。针对目标的机动特性，采用IMM算法集成多个运动模型（如匀速、匀加速、转弯模型），通过模型概率自适应切换，实现对机动目标轨迹的精确跟踪与状态估计。

功能特性

• TDOA无源定位: 基于信号到达时间差计算目标位置观测值
• 多模型自适应跟踪: 采用IMM算法集成多个运动模型，实现模型概率自适应切换
• 高性能滤波算法: 支持扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)
• 全面输出分析: 提供状态估计、模型概率、轨迹结果和误差分析
• 实时可视化: 动态显示目标运动轨迹和估计结果

使用方法

1. 准备输入数据：观测站坐标、TDOA测量值、噪声参数等
2. 配置运动模型参数和初始状态估计
3. 运行主程序启动跟踪系统
4. 查看输出结果：状态估计值、模型概率、轨迹数据等
5. 分析估计误差和跟踪性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱（如需使用UKF）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括：初始化观测站配置和目标初始状态；处理TDOA测量数据序列；执行交互式多模型滤波算法，协调多个运动模型的预测、更新和概率计算；进行目标状态估计和轨迹跟踪；生成估计结果输出并实现跟踪过程的可视化展示。