MATLAB实现的无迹粒子滤波目标跟踪仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过无迹粒子滤波（UPF）算法模拟无杂波环境下的目标跟踪。支持二维或三维空间中的目标运动轨迹仿真（如匀速直线或转弯运动），并提供直观的可视化界面，便于分析目标状态估计效果。

详 情 说 明

基于无迹粒子滤波的无杂波环境目标跟踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于标准无迹粒子滤波（UPF）算法的目标跟踪仿真系统。系统在无杂波环境下，针对二维或三维空间中的目标运动（如匀速直线运动、转弯运动等）进行状态估计。通过结合无迹变换（UT）与序贯重要性采样（SIS）框架，并使用重采样技术以避免粒子退化问题，算法能够有效处理非线性/非高斯系统的状态估计问题。项目提供完整的仿真流程，包括轨迹生成、滤波估计、性能评估与结果可视化。

功能特性

• 核心算法：实现了标准的无迹粒子滤波(UPF)算法。
• 运动模型：支持模拟二维或三维空间中目标的匀速直线运动及转弯运动。
• 观测模型：模拟传感器对目标的量测过程，支持自定义量测矩阵与噪声。
• 无杂波环境：仿真环境纯净，专注于目标状态估计的核心问题。
• 动态可视化：实时展示目标真实轨迹、估计轨迹以及粒子群的分布演变过程。
• 性能评估：自动计算位置和速度的均方根误差（RMSE），并提供收敛性及计算效率等量化分析报告。

使用方法

1. 配置参数：在运行主程序前，根据仿真需求设置相关参数。

- 系统模型参数：如目标的初始状态向量（位置、速度等）。 - 观测模型参数：如传感器测量矩阵和噪声协方差矩阵。 - 过程噪声参数：定义系统过程噪声的协方差矩阵。 - 算法参数：设定粒子数量、重采样触发阈值、无迹变换的比例参数等。

1. 运行仿真：执行主程序，系统将自动进行轨迹模拟、UPF滤波计算。
2. 查看结果：程序运行完毕后，将自动生成并显示：

- 真实轨迹与估计轨迹的对比图。 - 各时间步的粒子分布散点图。 - 位置和速度估计的RMSE曲线图。 - 在命令行窗口输出算法性能报告（如平均RMSE、运行时间）。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：建议 4GB 以上（粒子数较多时需更大内存）
• 硬盘空间：至少 100MB 可用空间

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度与控制逻辑。其主要功能包括：初始化整个仿真环境与模型参数，生成目标的真实运动轨迹与对应的传感器观测数据，调用无迹粒子滤波算法进行目标状态估计，管理整个滤波过程的迭代循环，实施重采样等关键步骤，最后负责结果数据的汇总、性能指标的评估以及所有可视化图形的生成与展示。