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    发布日期: 2021-03-27
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资源简介


目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理,即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据, 对测量到的目标位置数据(称为点迹)进行处理,自动形成航迹,并对目标在下一时刻的位置进行预测。 下文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测,并借助于Matlab仿真工具,对实验的效果进行评估。 里面包括三个源程序,和一份实验报告,里面有算法的详细分析和情景假设。

资源截图

代码片段和文件信息

function [XERYER]=filter_result(Tsmond)
% filter_result         对观测数据进行卡尔曼滤波,得到预测的航迹以及估计误差的均值和标准差
% Ts                    采样时间,即雷达的工作周期
% mon                   进行Monte-Carlo仿真的次数
% d                     测量的误差单位m
%返回值包括滤波预测后的估计航迹以及均值和误差协方差

if nargin>3
    error(‘Too many input arguments.‘);
end

offtime=800;

% 产生理论的航迹
[xy]=trajectory(Tsofftime);
Pv=d*d;
N=ceil(offtime/Ts);

randn(‘state‘sum(100*clock)); % 设置随机数发生器
for i=1:N
   vx(i)=d*randn(1); % 观测噪声,两者独立
   vy(i)=d*randn(1);
   zx(i)=x(i)+vx(i); % 实际观测值
   zy(i)=y(i)+vy(i);
end

% 产生观测数据
for n=1:mon
    % 用卡尔曼滤波得到估计的航迹
    XE=Kalman_filter(Tsofftimed0); 
    YE=Kalman_filter(Tsofftimed1);
    %误差矩阵
    XER(1:Nn)=x(1:N)-(XE(1:N))‘;
    YER(1:Nn)=y(1:N)-(YE(1:N))‘;
end



%滤波误差的均值
XERB=mean(XER2);
YERB=mean(YER2);

%滤波误差的标准差
XSTD=std(XER12); % 计算有偏的估计值,flag=‘1‘
YSTD=std(YER12);

%作图
figure
plot(xy‘r‘);hold on;
plot(zxzy‘g‘);hold on;
plot(XEYE‘b‘);hold off;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       1703  2006-04-26 14:12  filter_result.m

     文件       2984  2006-04-26 13:37  Kalman_filter.m

     文件        167  2006-04-26 14:39  readme.txt

     文件       1430  2006-04-26 08:08  trajectory.m

     文件     200192  2006-04-26 21:45  卡尔曼滤波在目标跟踪中应用仿真研究.doc

     文件        353  2006-07-14 23:37  说明.txt

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