改进的卡尔曼滤波在机动目标跟踪中的应用:EKF方法
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简介：
本研究探讨了改进卡尔曼滤波技术在处理机动目标跟踪问题时的应用，特别关注扩展卡尔曼滤波(EKF)方法。通过优化EKF算法，提高了对非线性系统中快速移动或改变方向的目标的预测精度和响应速度。
扩展卡尔曼滤波（EKF）可以用于实现二维目标跟踪，并且代码具备良好的可开发性。该算法适用于标准容积卡尔曼滤波的仿真场景，在这种情况下，目标是二维的，采用CV模型，传感器类型为主动雷达。在MATLAB中进行仿真实现时，可以获得包括二维跟踪轨迹、各维度跟踪轨迹、跟踪误差及其各个维度上的位置和速度跟踪误差等结果。
关于具体的仿真参数设置，请参考相关的理论分析与博客中的详细说明（如《扩展卡尔曼滤波UKF—目标跟踪中的应用(仿真部分)》）。
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