MATLAB实现基于无迹粒子滤波的单目标运动追踪仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了UPF算法，实现二维平面单目标运动轨迹的高效追踪。系统整合非线性动态与观测模型，在噪声环境下有效提升状态估计精度，适用于目标跟踪、导航和机器人定位等应用场景。代码结构清晰，便于进一步扩展与教学研究。

详 情 说 明

基于无迹粒子滤波的单目标运动追踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的无迹粒子滤波（Unscented Particle Filter, UPF）算法，专门用于单目标在二维平面上的运动轨迹追踪。系统通过融合非线性动态模型与观测模型，在存在过程噪声和观测噪声干扰的情况下，对目标的运动状态（包括位置和速度）进行精确估计。该系统完整实现了粒子初始化、无迹变换采样、重要性权值计算、重采样等核心步骤，并提供了丰富的可视化功能，包括追踪轨迹显示、滤波精度分析及误差评估。

功能特性

• 完整的UPF算法实现：包含无迹变换采样、重要性权重计算、系统重采样等核心模块
• 非线性系统建模：支持非线性动态模型和观测模型的状态估计
• 多参数可配置：支持初始状态、噪声协方差、粒子数量、无迹变换参数等灵活配置
• 全面的可视化分析：提供真实轨迹与估计轨迹对比、粒子分布演化、均方根误差分析等功能
• 动态仿真展示：可选动画形式展示滤波过程的动态效果
• 性能评估工具：内置RMSE误差计算与分析模块

使用方法

1. 参数设置：根据需要配置目标初始状态向量（位置x,y和速度vx,vy）、过程噪声协方差矩阵Q、观测噪声协方差矩阵R、粒子数量N以及无迹变换参数（α, β, κ）

1. 数据输入：准备观测数据序列，即二维平面中带噪声的目标位置观测值（z_x, z_y）

1. 运行仿真：执行主程序开始滤波追踪过程

1. 结果分析：查看生成的状态估计序列、粒子分布演化、轨迹对比图和误差分析曲线

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 建议内存4GB以上以确保大量粒子计算时的性能

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，负责协调各个算法模块的协同运行。其主要功能包括：系统参数初始化与验证、观测数据预处理、无迹粒子滤波算法的逐帧执行、粒子集合的状态预测与更新、权重计算与重采样操作、状态估计值提取，以及最终的结果可视化与性能评估。该文件作为整个仿真系统的控制核心，确保从数据输入到结果输出的完整处理链路。