采用扩展卡尔曼滤波跟踪飞机飞行轨迹

资 源 简 介

采用扩展卡尔曼滤波跟踪飞机飞行轨迹

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种用于非线性系统状态估计的强大工具，尤其在飞机飞行轨迹跟踪这类复杂场景中表现优异。与标准卡尔曼滤波不同，EKF通过局部线性化处理非线性问题，使得算法能够适应飞行器运动的非线性动态模型。

在飞机跟踪应用中，EKF的核心思想是利用飞机的运动模型和传感器观测数据，通过预测和更新两个步骤递归地估计飞机状态（如位置、速度）。预测步骤基于飞机的动力学方程推算下一时刻状态，而更新步骤则结合雷达或GPS等传感器的测量值修正预测结果。由于飞机运动常涉及转弯、爬升等非线性动作，EKF通过雅可比矩阵对非线性模型进行一阶近似，有效解决了线性化误差的累积问题。

MATLAB的实现通常涉及系统建模、噪声协方差矩阵配置以及迭代计算。程序中需定义状态转移函数和观测函数的雅可比矩阵，并合理设置过程噪声与测量噪声参数。通过实时处理传感器数据，EKF能显著降低噪声干扰，输出平滑且高精度的轨迹估计，适用于空中交通管制或无人机导航等领域。