基于MATLAB的卡尔曼滤波器机动目标轨迹跟踪系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波的运动轨迹跟踪系统，能够有效处理含噪声观测数据。通过状态预测和测量更新两个核心步骤，系统持续优化目标的位置和速度估计，在动态环境中实现对机动目标的稳定跟踪。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波器的机动目标运动轨迹跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波算法的机动目标运动轨迹跟踪系统。系统通过建立目标运动的状态空间模型，结合预测与更新两个核心步骤，对含噪声的观测数据进行处理，逐步优化对目标位置和速度的状态估计。该系统能够在存在不确定性的环境下，实现对目标运动轨迹的精确、平滑跟踪，适用于无人机监控、车辆跟踪、导弹制导等多种需要实时目标跟踪的工程场景。

功能特性

• 核心算法：采用经典卡尔曼滤波算法，实现高效的状态估计。
• 模型适配：可灵活建立和适配不同的目标运动学模型（如匀速、匀加速模型）。
• 噪声抑制：能够有效处理观测数据中的噪声，输出平滑、优化的运动轨迹。
• 不确定性量化：提供状态估计的协方差矩阵，量化估计结果的不确定性。
• 结果可视化：提供直观的可视化图形，对比展示目标真实轨迹、观测轨迹与系统估计轨迹。

使用方法

1. 准备输入数据：提供目标的初始状态（位置、速度）、带噪声的观测位置序列以及系统相关参数（如噪声协方差矩阵、状态转移矩阵等）。
2. 配置时间参数：设定系统的采样时间间隔和总的跟踪持续时间。
3. 执行跟踪算法：运行主程序，系统将按时间步进进行预测和更新。
4. 获取输出结果：程序输出包括每个时刻的最优状态估计值、估计误差协方差以及平滑后的轨迹数据。同时，图形界面将展示跟踪效果的对比图。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具包：需要 MATLAB 基础安装，主要依赖核心数学计算与图形绘制功能，无特殊工具箱要求。

文件说明

主程序文件集成了系统的全部核心功能，主要包括：初始化目标状态与滤波器参数、生成或载入目标的模拟观测数据、执行卡尔曼滤波的递推循环（包含状态预测与测量更新步骤）、计算并记录各时刻的状态估计值与误差协方差，以及最终实现跟踪过程与结果的可视化绘图。