【目标跟踪n雷达二维EKF】雷达对单目标跟踪，滤波（使用扩展卡尔曼）增强定位能力，二维，目标状态未知，雷达数量可调。附MATLAB代码

二维平面上，多个雷达对同一个目标观测，使用EKF（无迹卡尔曼滤波）对目标位置进行滤波，以提高定位精度。代码对运动模型、雷达观测进行建模，有完整的EKF过程，最后对比了滤波前后的误差、滤波速度与真值的比较、输出误差统计特性等。雷达数量可自由调节。

程序详解

这是一个基于**扩展卡尔曼滤波（EKF）**的多雷达目标跟踪仿真系统，用于对机动目标进行二维平面跟踪。系统通过融合多个雷达的距离-方位角观测数据，实现对目标位置和速度的高精度估计。

核心功能

多雷达数据融合

• 支持3个或更多雷达的协同观测（默认3个，可自由调节）
• 采用序贯更新方式融合各雷达数据
• 自动处理雷达观测丢失和探测距离限制

扩展卡尔曼滤波

• 状态向量：[x, y, vx, vy] - 二维位置和速度（4维状态）
• 运动模型：匀速运动模型（Constant Velocity, CV）
• 观测模型：非线性极坐标观测（距离 + 方位角）
• 通过雅可比矩阵线性化处理非线性观测

*机动目标仿真

• 生成包含多种机动模式的目标轨迹：
  • 匀速直线段
  • 右转弯段（15-25秒）
  • 左转弯段（35-45秒）
• 模拟真实的测量噪声和过程噪声
• 考虑检测概率和最大探测距离

可调参数配置

系