基于MATLAB的卡尔曼目标跟踪

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：

1. 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