基于卡尔曼滤波与粒子滤波的MATLAB目标动态定位跟踪算法仿真系统

资 源 简 介

本项目实现了一个多算法融合的MATLAB仿真平台，可模拟目标在二维平面内的匀速、匀加速及随机机动运动轨迹，并集成了经典卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，用于研究和比较目标动态定位跟踪性能。

详 情 说 明

目标动态定位跟踪算法仿真系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个多算法融合的目标定位跟踪仿真平台。系统通过模拟目标在二维平面内的多种运动模式，集成经典卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)三种主流状态估计算法，为算法性能比较和教学演示提供直观的可视化环境。系统支持自定义噪声参数和运动模式，能够生成详细的误差分析报表，是研究目标跟踪算法的理想工具。

功能特性

• 多模式运动模拟：支持匀速运动、匀加速运动及随机机动运动轨迹的仿真生成
• 多算法集成：同时实现经典卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波三种跟踪算法
• 噪声模拟：可配置高斯白噪声参数，真实模拟传感器观测误差
• 实时可视化：动态展示真实轨迹、观测轨迹与三种滤波估计轨迹的对比效果
• 性能评估：自动计算并显示均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等量化指标

使用方法

1. 参数配置：设置初始目标状态向量[x, y, vx, vy]、过程噪声协方差(Q矩阵)、观测噪声协方差(R矩阵)
2. 运动模式选择：指定匀速、匀加速或随机机动运动模式及相应参数
3. 仿真设置：配置传感器采样频率和总仿真时长
4. 运行仿真：执行主程序开始仿真过程
5. 结果分析：查看生成的轨迹对比图、误差分析曲线和性能指标表格

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块及绘图工具包
• 推荐内存4GB以上，用于粒子滤波算法的大规模采样计算

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能：包括运动轨迹的数学模型构建、三种滤波算法的完整实现、观测数据的噪声注入模拟、实时轨迹绘制与动画生成，以及最终误差指标的统计分析与可视化输出。该文件通过模块化设计将系统初始化、算法执行和结果展示有机衔接，为用户提供一站式的仿真体验。