【雷达跟踪】基于matlab卡尔曼滤波器雷达多目标跟踪（双雷达多目标分布式融合），附代码下载链接

原创已于 2025-04-11 19:41:47 修改 · 1.1k 阅读

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文章标签：

#matlab #目标跟踪 #分布式

于 2025-04-10 10:17:25 首次发布

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本文给出一个基于卡尔曼滤波器的双雷达四目标分布式融合跟踪的MATLAB代码框架，结合了TDOA/FDOA观测模型和分布式融合逻辑。代码参考了多目标跟踪、分布式MIMO雷达优化及卡尔曼滤波实现方法。

文章目录

代码说明
核心逻辑说明
运行结果
MATLAB代码

代码说明

以下是代码的主要功能和结构介绍：

代码背景

功能：
模拟一个包含双雷达的多目标跟踪系统，使用 卡尔曼滤波器 实现目标的独立跟踪，并通过 分布式融合 提高跟踪精度。
目标数量：默认为 5 个目标。
雷达数量：默认为 2 部雷达，分别位于坐标系的不同位置。
特色：
- 随机初始化目标状态：每个目标的初始位置和速度随机生成。
- 噪声建模：测距噪声（高斯分布）和测角噪声被单独建模，用于模拟实际雷达观测数据的误差。
- 分布式融合：结合多个雷达的观测结果，通过加权平均融合目标状态，提升跟踪精度。

代码结构

代码按照模块化设计，分为以下部分：

仿真参数初始化

采样周期和次数：定义采样频率（T）和总时长（N）。
目标和雷达设置：
- 随机生成目标的初始状态（包括位置和速度）。
- 雷达位置固定为 [0, 0] 和 [500, 0]，分别位于坐标系的两侧。
模型参数：
- 状态转移矩阵（F）和过程噪声（Q）。
- 观测噪声协方差（R_radar）。

滤波主循环

按照时间步长迭代，完成目标轨迹生成、雷达观测模拟、卡尔曼滤波更新以及分布式融合：
- 真实轨迹生成：利用状态转移方程生成目标真实轨迹，并加入过程噪声。
- 雷达观测模拟：根据目标的真实位置，计算距离和方位角，并加入测量噪声。
- 卡尔曼滤波：
  - 预测步骤：利用状态转移矩阵预测目标的下一步状态和协方差。
  - 更新步骤：利用雷达观测和观测模型（雅可比矩阵）修正目标状态。
- 分布式融合：通过加权平均方法，将两部雷达的独立估计结果融合为最终目标状态。

可视化

轨迹对比：
- 绘制每个目标的 真实轨迹 和 融合估计轨迹，并区分不同颜色。
- 用三角形标记雷达位置。
  详见后面的“运行结果”

核心辅助函数

compute_jacobian：
计算观测模型的雅可比矩阵，用于卡尔曼滤波更新步骤。
h_meas：
定义雷达的非线性观测模型，输出目标的距离和方位角。

核心逻辑说明

卡尔曼滤波器的应用

卡尔曼滤波器分为两个步骤：

预测步骤：
根据目标的运动模型（状态转移矩阵 F）和过程噪声 Q，预测下一时刻的状态和协方差。
更新步骤：
结合雷达观测数据，通过观测模型和雅可比矩阵修正预测值，得到更精确的估计。

分布式融合

融合方式：
两部雷达的独立估计结果按权重加权平均，得到目标状态的最终估计值。
适用场景：
适用于多传感器系统，尤其是传感器观测覆盖区域重叠的情况下。

代码运行结果

运行代码后，生成的图像展示了：

真实轨迹（实线）：目标的实际运动路径。
融合轨迹（虚线）：融合估计的目标运动路径。
雷达位置（三角形）：双雷达在坐标系中的固定位置。

通过对比可以观察到：

卡尔曼滤波器对目标轨迹的估计精度较高，特别是在分布式融合后，轨迹更加平滑且贴近真实值。

改进建议

扩展传感器数量：支持更多雷达传感器，并比较融合算法在多传感器条件下的性能。
目标运动模型改进：引入更复杂的运动模型（如匀加速模型或转弯模型）。
融合算法优化：尝试基于卡尔曼加权的更优融合方法（如协方差交叉约束）。

运行结果

在这里插入图片描述

MATLAB代码

部分代码如下：

% 基于matlab卡尔曼滤波器雷达多目标跟踪（双雷达 多目标 分布式融合）
% 作者：matlabfilter
% 2025-04-07/Ver1
clear; clc; close all;
rng(0); % 固定随机种子

%% 仿真参数初始化
T = 1;          % 采样周期(s)
N = 200;        % 总采样次数
num_targets = 5;% 目标数量
num_radars = 2; % 雷达数量
sigma_R = 10;   % 测距噪声标准差(m)
sigma_A = 0.5;  % 测角噪声标准差(deg)

%% 目标初始状态（位置和速度）
targets = struct();
for q = 1:num_targets
    targets(q).x = [randi([100,500]); randi([-10,10]); randi([100,500]); randi([-10,10])]; % [x, vx, y, vy]
    targets(q).P = diag([50, 5, 50, 5]); % 初始协方差
end

% 雷达位置（假设双雷达分布在坐标系两侧）
radar_pos = [0, 0; 500, 0]; % 雷达1和雷达2的位置

% 卡尔曼滤波器参数