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基于粒子滤波的机动目标跟踪MATLAB仿真系统
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资 源 简 介
本项目提供了一个完整的粒子滤波算法框架，专用于非线性系统中的机动目标跟踪。通过蒙特卡洛方法估计目标状态概率密度，克服传统卡尔曼滤波在非线性场景下的局限性，适用于机动目标轨迹预测与状态估计仿真。
详 情 说 明
基于粒子滤波的非线性系统机动目标跟踪仿真系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的粒子滤波算法框架，专门用于处理非线性系统中的机动目标跟踪问题。系统通过蒙特卡洛方法对目标状态进行概率密度估计，能够有效解决传统卡尔曼滤波在非线性系统中性能下降的问题。系统包含粒子初始化、重要性采样、权重更新、重采样等核心模块，并提供轨迹可视化、误差分析等辅助功能。功能特性
- 核心算法：采用序贯重要性采样(SIS)算法，支持系统重采样/多项式重采样策略
- 状态建模：完整的状态空间模型构建，支持非线性观测模型和多种机动运动模型
- 性能分析：提供均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等误差分析指标
- 可视化展示：真实轨迹与估计轨迹对比、粒子分布演化动画、误差收敛曲线
- 算法监控：实时计算粒子退化程度、重采样统计信息
使用方法
输入参数配置
- 观测数据：准备包含时间戳的二维/三维位置观测值矩阵
- 系统参数：设置过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵
- 初始状态：指定目标初始位置和速度估计向量
- 运动模型：配置转弯率、加速度等机动参数
- 滤波参数：设定粒子数量、重采样阈值、迭代次数
运行流程
- 修改参数配置文件中的相关参数
- 运行主程序启动仿真系统
- 查看生成的估计结果和性能指标
- 分析可视化图表评估跟踪效果
系统要求
- 操作系统：Windows/Linux/macOS
- 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
- 内存需求：建议4GB以上，具体取决于粒子数量和数据规模
- 显示要求：支持图形显示功能
