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(MATLAB程序)机动目标跟踪仿真.rar

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简介:
本资源为《MATLAB程序》中关于机动目标跟踪仿真的代码集合,适用于雷达系统、无人机导航等领域研究与教学。 此示例展示了如何使用各种跟踪筛选器来追踪机动目标。它比较了单个运动模型与多个运动模型的滤波器之间的差异。在该示例中,定义了一个最初以200米/秒的速度直线移动33秒的目标,在这之后开始以10度/秒的角度进行恒定转弯,这一过程持续同样时长后目标又以每平方秒3米的加速度继续直线加速。 首先创建一个具有等速运动模型的目标。使用第一个测量值来设定初始状态和状态协方差,并将过程噪声设置为非累加形式,以便根据x、y以及z三个方向中的未知加速度定义过程噪声。对于每一个新的测量数据点,可以预测滤波器的状态变化,计算出预测位置与真实位置之间的距离差异,并利用这些新信息校正滤波器来获得目标的当前最佳估计值。 如果运动模型不够准确(比如等速模型无法完全描述实际中逐渐加速或转向的情况),一种可能的方法是增加过程噪声。这有助于提升对未建模因素的包容性,使系统更加依赖于实时测量数据而非仅仅依靠预先设定好的模型来预测目标位置。这里通过设置一个高值的过程噪声参数(大约相当于5G转弯)创建了一个等速滤波器实例。

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  • MATLAB仿.rar
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    本资源为《MATLAB程序》中关于机动目标跟踪仿真的代码集合,适用于雷达系统、无人机导航等领域研究与教学。 此示例展示了如何使用各种跟踪筛选器来追踪机动目标。它比较了单个运动模型与多个运动模型的滤波器之间的差异。在该示例中,定义了一个最初以200米/秒的速度直线移动33秒的目标,在这之后开始以10度/秒的角度进行恒定转弯,这一过程持续同样时长后目标又以每平方秒3米的加速度继续直线加速。 首先创建一个具有等速运动模型的目标。使用第一个测量值来设定初始状态和状态协方差,并将过程噪声设置为非累加形式,以便根据x、y以及z三个方向中的未知加速度定义过程噪声。对于每一个新的测量数据点,可以预测滤波器的状态变化,计算出预测位置与真实位置之间的距离差异,并利用这些新信息校正滤波器来获得目标的当前最佳估计值。 如果运动模型不够准确(比如等速模型无法完全描述实际中逐渐加速或转向的情况),一种可能的方法是增加过程噪声。这有助于提升对未建模因素的包容性,使系统更加依赖于实时测量数据而非仅仅依靠预先设定好的模型来预测目标位置。这里通过设置一个高值的过程噪声参数(大约相当于5G转弯)创建了一个等速滤波器实例。
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