MATLAB实现基于当前统计模型与卡尔曼滤波的目标轨迹跟踪系统

资 源 简 介

该系统采用当前统计模型和卡尔曼滤波算法，通过处理传感器观测数据，实现对运动目标位置、速度等状态的实时精确估计与轨迹预测，有效提升跟踪稳定性与抗干扰能力。

详 情 说 明

基于当前统计模型和卡尔曼滤波的目标运动轨迹跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于当前统计模型和卡尔曼滤波的目标运动轨迹跟踪系统。系统能够对运动目标进行实时状态估计和轨迹预测，通过处理传感器采集的观测数据，结合运动学模型，有效抑制观测噪声，提高跟踪精度和稳定性。本系统适用于雷达、视频监控等多种需要进行目标跟踪的场景。

功能特性

• 实时状态估计：利用卡尔曼滤波算法对目标的位置、速度等状态进行最优估计
• 轨迹预测：基于当前统计模型预测目标未来的运动轨迹
• 噪声抑制：有效处理观测数据中的噪声，提高跟踪稳定性
• 性能评估：提供均方根误差(RMSE)等跟踪精度指标
• 可视化展示：实时显示目标运动轨迹和估计结果

使用方法

1. 准备输入数据：包括传感器观测数据、时间戳序列、系统噪声参数、观测噪声参数和初始状态向量
2. 运行主程序开始目标跟踪处理
3. 查看输出结果：包括滤波后状态估计、状态协方差矩阵、预测轨迹和跟踪精度指标
4. 通过可视化界面观察目标运动轨迹和估计效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 具备基本矩阵运算和绘图功能的MATLAB环境
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括卡尔曼滤波算法的完整实现，当前统计模型的状态更新与预测逻辑，观测数据的预处理与输入接口，状态估计值的实时计算与输出，跟踪精度的评估指标生成，以及运动轨迹和滤波结果的可视化展示。