本文介绍了如何用MATLAB实现扩展卡尔曼滤波（EKF）进行目标群跟踪，提供了相关代码示例。EKF是处理非线性系统的状态估计方法，适合目标跟踪。代码模拟了二维目标的移动并展示真实轨迹与估计轨迹的对比。通过预测和更新步骤，EKF能够逐步优化状态估计。读者可以根据需求调整参数和模型。
基于扩展卡尔曼滤波的目标群跟踪 MATLAB 代码
扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）是一种常用的非线性状态估计方法，可用于目标跟踪应用。在本文中，我们将介绍如何使用 MATLAB 实现基于扩展卡尔曼滤波的目标群跟踪，并提供相应的源代码。
首先，让我们来了解一下扩展卡尔曼滤波的基本原理。扩展卡尔曼滤波是卡尔曼滤波的一种扩展，适用于非线性系统。它通过将非线性函数进行线性化，使用线性卡尔曼滤波来逼近非线性系统的状态估计。
以下是基于扩展卡尔曼滤波的目标群跟踪的 MATLAB 代码示例：
% 参数设置
dt = 0.1; % 时间间隔
numSteps = 100; % 总步数
% 目标真实轨迹
trueTrajectory 
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