于MATLAB的卡尔曼滤波目标跟踪的源代码基于MATLAB的卡尔曼滤波目标跟踪的源代码.zip资源-CSDN下载

共3个文件

m：3个

版权申诉

70 浏览量 2023-06-10 21:58:52 上传评论收藏 4KB ZIP 举报

卡尔曼滤波是一种广泛应用在信号处理、控制理论和预测分析中的数学算法，尤其在目标跟踪领域，它以其高效和精确的性能备受青睐。基于MATLAB的卡尔曼滤波目标跟踪源代码提供了实现这一算法的详细步骤，使得学习者和研究人员能够直观地理解和应用这种滤波方法。我们需要理解卡尔曼滤波的基本原理。卡尔曼滤波是一种递归的估计算法，它通过结合先验估计和新的观测数据来不断更新对系统状态的估计。其核心思想是利用线性系统的状态空间模型，结合高斯分布假设，最小化估计误差的均方差，从而得到最优估计。在目标跟踪问题中，卡尔曼滤波可以预测目标的下一位置，并利用新的测量数据来校正这个预测，从而实现对目标动态行为的有效跟踪。在MATLAB中实现卡尔曼滤波，通常会涉及到以下关键步骤： 1. **初始化**：设置卡尔曼滤波器的参数，包括状态转移矩阵（A）、观测矩阵（H）、过程噪声协方差矩阵（Q）、观测噪声协方差矩阵（R）以及初始状态估计（x0）和估计协方差（P0）。 2. **预测**：根据上一时刻的状态和状态转移矩阵预测下一时刻的状态和状态协方差。 3. **更新**：当接收到新的观测数据时，计算卡尔曼增益，将预测状态与观测值相结合，更新状态估计和状态协方差。 4. **循环**：重复预测和更新步骤，直到跟踪结束。在MATLAB源代码中，可能会包含以下关键函数或结构： - `kalmanFilter.m`：主函数，包含卡尔曼滤波的整个流程。 - `predict.m`：预测阶段的函数，负责计算预测状态和协方差。 - `update.m`：更新阶段的函数，根据新观测数据调整状态估计。 - `measurements.m`：模拟或获取观测数据的函数。 - `stateTransitionModel.m`：定义状态转移模型的函数。 - `processNoise.m` 和 `observationNoise.m`：分别定义过程噪声和观测噪声的函数。通过这些源代码，我们可以学习如何在实际问题中设置卡尔曼滤波器的参数，如何构建状态空间模型，以及如何处理噪声和不确定性。此外，还可以了解如何在MATLAB环境中进行数值计算和数据处理，这对于理解滤波器的运作机制和优化跟踪效果至关重要。在深入研究这些源代码时，建议结合理论知识逐步理解每个函数的作用，同时可以尝试修改参数和模型，观察跟踪结果的变化，以加深对卡尔曼滤波原理的理解。这些源代码可以作为基础，扩展到更复杂的滤波算法，如扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF），以适应非线性系统的跟踪需求。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

于MATLAB的卡尔曼滤波目标跟踪的源代码基于MATLAB的卡尔曼滤波目标跟踪的源代码.zip （3个子文件）

于MATLAB的卡尔曼滤波目标跟踪的源代码基于MATLAB的卡尔曼滤波目标跟踪的源代码

MyKalman.m 531B

OriginalDataTester.m 4KB

MyKarlman_Blue.m 2KB

function OriginalDataTester() global T;%采样周期 T=1; F =[1,T,T^2,0,0,0;... 0,1,T,0,0,0;... 0,0,1,0,0,0;... 0,0,0,1,T,T^2;... 0,0,0,0,1,T;... 0,0,0,0,0,1]; H=[1,0,0,0,0,0;... 0,0,0,1,0,0]; Polar_Z0 = xlsread('F:\新型管制自动化系统核心技术\雷达真实数据\test00_01.xls',2,'E2:F4'); Z0 = zeros(3,2); for i = 1:3 [R,A] = transfer2cartestain(Polar_Z0(i,1),Polar_Z0(i,2)); Z0(i,:) = [R A]; end S_ = [0 0 1; 0 -1 1;1 -2 1]*Z0; S0 = [S_*[1;0];S_*[0;1]]; S = S0; S_K = S0; N = 100; Location = zeros(2,422); Location_K = zeros(2,422); Velocity = zeros(2,422); Velocity_K = zeros(2,422); Ascendation = zeros(2,422); Ascendation_K = zeros(2,422); Z = xlsread('F:\新型管制自动化系统核心技术\雷达真实数据\test00_01.xls',2,'E5:F426'); for i = i:N S = S0; S_K = S0; % 设置噪声水平 %极坐标下的观测噪声协方差矩阵，要修改极坐标系观测噪声水平就修改var_R，var_A即可 var_R= 80 * randn(1); var_A=0.0001*randn(1); R_ForBlue = [var_R,0;... 0,var_A]; %笛卡尔坐标下的观测噪声协方差矩阵，要修改笛卡尔坐标下的噪声水平，仅修改var_x,var_y即可 var_x = 5*randn(1); var_y = 5*randn(1); var_x2 = var_x^2; var_y2 = var_y^2; R_ForKalman =[var_x2,0;... 0,var_y2]; %过程噪声协方差矩阵（kalman和Blue都要用到） PNL = 10*randn(1);%要修改过程噪声（模型噪声）水平的话就修改这个数字。 Q=zeros(6,6); for i=1:6 Q(i,i) = PNL^2; end % 初始的状态协方差矩阵 P = Q; P_K = P; for i=1:422 z = Z(i,1:2); [S,P]=MyKarlman_Blue(S,P,F,Q,z,H,R_ForBlue); [x,y] = transfer2cartestain(Z(i,1),Z(i,2)); z_k = [x; y]; [S_K,P_K]=MyKalman(S_K,P_K,F,Q,z_k,H,R_ForKalman); Location(:,i)=Location(:,i) + [S(1);S(4)]; Velocity(:,i) = Velocity(:,i) + [S(2);S(5)]; Ascendation(:,i) = Ascendation(:,i) + [S(3);S(6)]; Location_K(:,i)=Location_K(:,i) + [S_K(1);S_K(4)]; Velocity_K(:,i) = Velocity_K(:,i) + [S_K(2);S_K(5)]; Ascendation_K(:,i) = Ascendation_K(:,i) + [S_K(3);S_K(6)]; end end Location = Location/N; Velocity = Velocity/N; Ascendation = Ascendation/N; Location_K = Location_K/N; Velocity_K = Velocity_K/N; Ascendation_K = Ascendation_K/N; figure; plot(Location(1,:),Location(2,:),'r',Location_K(1,:),Location_K(2,:),'g'); title('位置'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); % axis equal; figure; plot(Velocity(1,:),Velocity(2,:),'r',Velocity_K(1,:),Velocity_K(2,:),'g'); title('速度'); xlabel('X(m/s)'); ylabel('Y (m/s'); % axis equal; figure; plot(Ascendation(1,:),Ascendation(2,:),'r',Ascendation_K(1,:),Ascendation_K(2,:),'g'); title('加速度'); xlabel('X (m/s^2)'); ylabel('Y (m/s^2)'); %@subfunction %把极坐标下的量测转化为笛卡尔坐标系下 function [x,y]=transfer2cartestain(R,A) %parameter: % R:极径 % A:极角 x = R*cos(A/180*pi); y = R*sin(A/180*pi); %@subfunction %把笛卡尔坐标转化极坐标 function [R,A]=transfer2Polar(x,y) %parameter: % R:极径 % A:极角 if (x == 0 && y > 0) A = 1/2*pi; else if (x > 0 && y == 0) A = 0; else if (x > 0 && y > 0) A = atan(y/x); else if (x < 0 && y > 0) A = atan(y/x) + pi; else if (x < 0 && y == 0) A = pi; else if (x < 0 && y < 0) A = atan(y/x) + pi; else if (x == 0 && y < 0) A = 3/2*pi; else if (x > 0 && y < 0) A = atan(y/x) + 2*pi; end end end end end end end end R = sqrt(x^2 + y^2);

评论收藏

内容反馈

版权申诉