雷达长时间积累检测TBD源代码（TBD PF）

采用粒子滤波方法的雷达长时间积累检测TBD源代码，仅供参考。

function [ output_args ] = example（ input_args ）
%EXAMPLE Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here
% State = （x  xdot y ydot z）. We observe （r alpha beta）.
%The Difference is The State here.（x xdot y ydot z）. not （x y xdot ydot z）

D_r=50; D_alpha=0.0052;D_beta=0.0052;%   D_alpha=D_beta=0.3 Degree
Total_time = 100;
T_step=1;
ss = 5; % state size     X=[xdot_x y dot_y z]
os = 3; % observation size   Y=[r alpha  beta]

F = [1 T_step 0 0 0; 0 1 0 0 0; 0 0 1 T_step 0; 0 0 0 1 0;0 0 0 0 1]; 
Q_CV=[T_step^3/3 T_step^2/2 0 0 0 ;T_step^2/2 T_step 0 0 0;0 0 T_step^3/3 T_step^2/2 0;0 0 T_step^2/2 T_step 0; 0 0 0 0 1/T_step];
q_CV=0.2; % Power Spectral density of the corresponding continuous process noise.  
%Q=0;  % no process noise
Q=Q_CV.*q_CV;
R=[D_r^2 0 0;0 D_alpha^2 0;0 0 D_beta^2];
initx = [100000 30 100000 20 80000]‘;
init_x_filter=[100200 40 100100 30 80010]‘;  % the initial of the filter. you can choose it .
initV =[400 0 0 0 0 ;0 16 0 0 0 ;0 0 400 0 0;0 0 0 16 0;0 0 0 0 400];% the initial Covariance of the filter 

[xy] = my_ekf_sample（F Q R initx Total_time）; %output x is ss-T matrix. y is os-T matrix.
[x_filt V_filt] = my_ekf_filter（y F Q R init_x_filter initV）;
clf
%subplot（211）               plot range in x;
figure（1）
hold on
plot（x（1:） ‘k-‘）;    
plot（x_filt（1:）‘r:‘）;
hold off
legend（‘true‘ ‘filtered‘ 3）
xlabel（‘T‘）
ylabel（‘Range in X‘）

%subplot（212）        %plot x_dot
figure（2）
hold on
plot（x（2:）‘k-‘）;
plot（x_filt（2:）‘r:‘）;
hold off
legend（‘true‘‘filtered‘ 2）
xlabel（‘T‘）
ylabel（‘Velocity in X‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1590  2006-11-01 20:00  TBD_PF\example.m
     文件        9192  2006-11-05 17:55  TBD_PF\frame_Data.asv
     文件        9482  2006-11-09 16:05  TBD_PF\frame_Data.m
     文件        3578  2006-11-06 09:32  TBD_PF\Measurement_Generate.asv
     文件        4032  2006-11-06 09:47  TBD_PF\Measurement_Generate.m
     文件        1134  2006-09-02 14:55  TBD_PF\multinomialR.m
     文件         993  2006-10-31 18:17  TBD_PF\Regime_Transition.asv
     文件         946  2006-10-31 18:32  TBD_PF\Regime_Transition.m
     文件        1401  2006-09-02 14:55  TBD_PF\residualR.m
     文件        1175  2006-10-16 11:23  TBD_PF\sensor_model1.m
     文件        1383  2006-11-02 09:19  TBD_PF\sensor_model_plot.m
     文件        1577  2001-05-24 02:06  TBD_PF\systematicR.m
     文件         147  2006-11-11 13:35  TBD_PF\t1.asv
     文件         182  2006-11-11 13:37  TBD_PF\t1.m
     文件         108  2006-11-07 11:04  TBD_PF\t2.m
     文件       10750  2006-11-11 17:33  TBD_PF\Test_Regime.asv
     文件       10741  2006-11-11 17:36  TBD_PF\Test_Regime.m
     文件         988  2006-11-11 11:40  TBD_PF\Uniform_sample.asv
     文件         993  2006-11-11 11:42  TBD_PF\Uniform_sample.m