MATLAB实现的高斯马尔科夫二维随机移动模拟器

资 源 简 介

本MATLAB项目基于高斯-马尔科夫随机过程，模拟二维平面上物体的动态移动轨迹。通过可配置的速度均值、方差和方向变化率等参数，生成符合正态分布的随机步长和方向变化，适用于随机运动行为分析与仿真研究。

详 情 说 明

基于高斯马尔科夫模型的二维随机移动模拟器

项目介绍

本项目实现了一个基于高斯马尔科夫随机过程的动态移动轨迹模拟器，能够生成符合正态分布的随机步长和方向变化，模拟物体在二维平面中的随机运动行为。该模型结合了高斯过程的随机性和马尔科夫过程的记忆特性，可广泛应用于机器人路径预测、粒子运动模拟、金融时间序列分析等多个领域。

功能特性

• 参数化配置：支持自定义移动特征参数，包括步长均值、步长方差、方向变化率等
• 随机轨迹生成：基于高斯分布生成随机步长，通过马尔科夫过程控制方向变化
• 实时坐标转换：实现极坐标到直角坐标的实时转换计算
• 可视化分析：提供轨迹路径图和速度分布直方图的可视化展示
• 统计输出：自动计算并输出平均速度、位移方差等运动统计指标
• 结果复现：支持随机种子设置，确保模拟结果的可重复性

使用方法

基本调用示例

% 设置初始位置 初始位置 = [0, 0];

% 配置运动参数 运动参数.步长均值 = 1.0; 运动参数.步长方差 = 0.1; 运动参数.方向变化标准差 = 0.2;

% 执行模拟 模拟结果 = main(初始位置, 运动参数, 1000, 12345);

输出结果

• 轨迹数据：N×2的双精度矩阵，记录每一步的(x,y)坐标
• 运动统计：包含平均速度、位移方差等统计指标的结构体
• 可视化图形：自动生成轨迹路径图和速度分布直方图
• 参数报告：文本文件记录所有输入参数和模拟配置信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学工具箱（用于normrnd函数）
• 至少2GB可用内存（用于大规模模拟）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括运动参数的校验与初始化、高斯马尔科夫随机过程的数值模拟算法、运动轨迹的实时计算与记录、统计指标的分析与提取，以及结果数据的可视化展示与报告生成。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的模拟解决方案。