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基于卡尔曼滤波的目标航迹估计与可视化MATLAB系统
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资 源 简 介
本项目提供一套完整的动态目标航迹估计MATLAB解决方案，通过卡尔曼滤波算法对含噪声观测数据进行处理，实现状态预测、测量更新与轨迹平滑。系统支持数据预处理与可视化展示，有效提升轨迹估计精度与噪声抑制能力。
详 情 说 明
基于卡尔曼滤波的目标航迹估计与可视化系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的动态目标航迹估计系统，采用线性卡尔曼滤波算法对含噪声的观测数据进行处理。系统通过状态空间建模技术，结合轨迹平滑与预测技术，能够有效抑制观测噪声，提高航迹估计精度。系统包含数据预处理、状态预测、测量更新、轨迹平滑和可视化展示等核心模块，可实时显示滤波前后的轨迹对比，为运动目标跟踪提供可靠的轨迹估计解决方案。功能特性
- 噪声抑制：通过卡尔曼滤波算法有效降低观测数据中的随机噪声
- 状态估计：准确估计目标的位置、速度等运动状态
- 轨迹平滑：提供平滑后的目标运动轨迹，减少观测波动
- 实时可视化：直观展示原始观测轨迹与滤波后估计轨迹的对比
- 性能评估：提供RMSE、平滑度指标等量化评估结果
- 参数可配置：支持自定义系统参数和运动模型参数
使用方法
输入数据准备
- 观测数据矩阵：N×3矩阵格式
[时间戳, x坐标, y坐标] - 系统参数配置：初始状态向量、状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差、观测噪声协方差
- 运动模型参数：根据目标运动特性设定速度、加速度等参数
运行流程
- 配置系统参数和运动模型参数
- 加载观测数据矩阵
- 运行主程序进行航迹估计
- 查看输出结果和可视化图形
输出结果
- 滤波后的状态估计序列（位置、速度等）
- 估计误差协方差矩阵序列
- 原始观测轨迹与卡尔曼滤波估计轨迹的对比图
- 性能评估指标（RMSE、平滑度指标等）
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
- 所需工具箱：基本MATLAB环境（无需额外工具箱）
