基于卡尔曼滤波的目标轨迹追踪MATLAB仿真项目

资 源 简 介

本项目实现了标准卡尔曼滤波算法，对二维平面中目标的运动状态（位置、速度）进行最优估计。系统可模拟目标的直线与曲线运动轨迹，并加入高斯白噪声以模拟传感器误差，实时可视化展示真实轨迹、观测值与滤波结果。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的目标运动轨迹追踪仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于标准卡尔曼滤波算法的目标运动轨迹追踪仿真系统。系统能够对二维平面中运动目标的位置和速度进行最优估计，通过模拟含噪声的传感器观测数据，展示卡尔曼滤波在轨迹跟踪中的效果，并提供详细的误差分析与可视化结果。

功能特性

• 标准卡尔曼滤波实现：完整实现离散时间卡尔曼滤波算法，对目标运动状态进行递归最优估计
• 多模式运动模拟：支持匀速直线运动和匀加速曲线运动两种目标运动模式
• 噪声模拟：加入高斯白噪声模拟真实传感器测量误差
• 实时可视化：动态显示真实轨迹、观测数据和滤波估计结果的对比
• 性能分析：提供轨迹跟踪的均方根误差等量化指标评估滤波效果
• 参数可调：支持过程噪声、观测噪声、初始状态等关键参数灵活配置

使用方法

1. 设置仿真参数：包括初始状态向量、噪声协方差矩阵、采样时间间隔和总时长
2. 选择运动模式：配置目标运动类型（匀速/匀加速）及相应参数
3. 运行仿真：系统将自动生成真实轨迹、噪声观测数据并执行卡尔曼滤波
4. 查看结果：系统输出状态估计结果、误差协方差矩阵及多种可视化图表
5. 分析性能：通过RMSE等指标评估跟踪精度，观察卡尔曼增益收敛过程

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 仅需基础MATLAB环境，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括运动轨迹的数学模型建立、观测数据生成模块、卡尔曼滤波算法的完整迭代过程、多种可视化图表的绘制以及跟踪性能的定量分析计算。该文件通过模块化设计实现了从参数输入到结果输出的完整仿真流程。