卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的强大工具,特别适用于目标跟踪应用。在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB实现基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法,并提供相应的源代码。
卡尔曼滤波器的基本原理是通过融合传感器测量值和系统模型,对目标的状态进行估计。它假设目标的状态服从高斯分布,并通过递归的方式进行预测和更新。下面是实现卡尔曼目标跟踪的步骤:
- 初始化卡尔曼滤波器参数:首先,我们需要初始化卡尔曼滤波器的状态、过程噪声和测量噪声的协方差矩阵。这些参数可以根据具体应用进行调整。
% 初始化卡尔曼滤波器参数
dt = 1; % 时间步长
A = [1 dt; 0