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    發布日期: 2021-03-27
  • 語言: 其他
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資源簡介


目標跟蹤問題的應用背景是雷達數據處理，即雷達在搜索到目標并記錄目標的位置數據, 對測量到的目標位置數據（稱為點跡）進行處理，自動形成航跡，并對目標在下一時刻的位置進行預測。 下文簡要討論了用Kalman濾波方法對單個目標航跡進行預測，并借助于Matlab仿真工具，對實驗的效果進行評估。 里面包括三個源程序，和一份實驗報告，里面有算法的詳細分析和情景假設。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

function?[XERYER]=filter_result（Tsmond）
%?filter_result?????????對觀測數據進行卡爾曼濾波，得到預測的航跡以及估計誤差的均值和標準差
%?Ts????????????????????采樣時間，即雷達的工作周期
%?mon???????????????????進行Monte-Carlo仿真的次數
%?d?????????????????????測量的誤差單位m
%返回值包括濾波預測后的估計航跡以及均值和誤差協方差

if?nargin>3
????error（‘Too?many?input?arguments.‘）;
end

offtime=800;

%?產生理論的航跡
[xy]=trajectory（Tsofftime）;
Pv=d*d;
N=ceil（offtime/Ts）;

randn（‘state‘sum（100*clock））;?%?設置隨機數發生器
for?i=1:N
???vx（i）=d*randn（1）;?%?觀測噪聲，兩者獨立
???vy（i）=d*randn（1）;
???zx（i）=x（i）+vx（i）;?%?實際觀測值
???zy（i）=y（i）+vy（i）;
end

%?產生觀測數據
for?n=1:mon
????%?用卡爾曼濾波得到估計的航跡
????XE=Kalman_filter（Tsofftimed0）;?
????YE=Kalman_filter（Tsofftimed1）;
????%誤差矩陣
????XER（1:Nn）=x（1:N）-（XE（1:N））‘;
????YER（1:Nn）=y（1:N）-（YE（1:N））‘;
end



%濾波誤差的均值
XERB=mean（XER2）;
YERB=mean（YER2）;

%濾波誤差的標準差
XSTD=std（XER12）;?%?計算有偏的估計值，flag=‘1‘
YSTD=std（YER12）;

%作圖
figure
plot（xy‘r‘）;hold?on;
plot（zxzy‘g‘）;hold?on;
plot（XEYE‘b‘）;hold?off;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1703??2006-04-26?14:12??filter_result.m

?????文件???????2984??2006-04-26?13:37??Kalman_filter.m

?????文件????????167??2006-04-26?14:39??readme.txt

?????文件???????1430??2006-04-26?08:08??trajectory.m

?????文件?????200192??2006-04-26?21:45??卡爾曼濾波在目標跟蹤中應用仿真研究.doc

?????文件????????353??2006-07-14?23:37??說明.txt

-----------?---------??----------?-----??----

???????????????206829????????????????????6


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