【雷达跟踪滤波代码】多个雷达（数量自适应）的三维目标跟踪滤波系统，目标匀速运动，EKF|观测为（斜距、俯仰角、方位角）。订阅专栏后可查看完整的MATLAB代码

最新推荐文章于 2026-01-06 18:13:03 发布
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#目标跟踪 #matlab #滤波 #雷达 #跟踪 #EKF #卡尔曼滤波

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多雷达观测的三维目标跟踪系统，能够在存在测量噪声与过程噪声的情况下，对目标的空间位置、速度以及角速度进行融合估计。程序结构完整，适用于多雷达协同目标跟踪算法的研
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运行结果

轨迹对比：
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误差曲线对比：
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跟踪性能统计结果（命令行截图）：

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2个雷达的情况：

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MATLAB源代码

完整代码如下：

% 多雷达三维目标跟踪滤波系统 - EKF实现
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AOA（到达角度）与TOA（到达时间）两个技术的混合定位，MATLAB例程，自适应基站数量，三维空间下的运动轨迹，滤波使用UKF（无迹卡尔曼滤波）
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
03-26 335
本代码实现了一个三维动态目标非线性定位与滤波系统，通过融合**到达角（AOA）和到达时间（TOA）的混合定位方法，结合无迹卡尔曼滤波（UKF）**处理非线性观测模型，优化轨迹精度。代码支持自适应基站数量配置，适用于复杂非线性场景的定位研究。
【MATLAB例程】多雷达（数量自适应）跟踪三维目标，目标匀速运动，带扩展卡尔曼滤波|观测量为（斜距、俯仰角、方位角）。附代码下载链接
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
11-06 762
本文介绍了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的多雷达三维目标跟踪系统。该系统通过混合运动模型对目标进行动态预测，利用多部雷达的斜距、俯仰角和方位角观测信息，采用序贯更新策略进行数据融合。程序支持自定义雷达数量、采样周期、测量噪声等参数，可输出三维轨迹图、误差曲线和性能统计结果。实验结果表明，该系统能够有效跟踪目标的空间位置、速度和角速度，适用于多传感器协同定位、航迹重建等场景。用户可根据需求调整雷达数量和噪声参数，用于算法研究或教学实验。
【matlab例程】无迹粒子滤波（UPF）的例程，用于三维环境下多雷达目标跟踪，非线性系统
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
08-02 668
本文提出一种基于无迹粒子滤波(UPF)的多雷达目标三维跟踪算法。该算法通过三个观测站的斜距、方位角和俯仰角观测数据，结合IMU信息实现对非匀速运动目标的三维轨迹估计。创新性地采用动态重采样策略和混合引导分布优化粒子采样效率，并引入角度周期性补偿和观测矩阵动态线性化技术处理非线性问题。实验结果显示，相比传统EKF方法，位置精度提升且抗野值能力增强3倍，在减少粒子数情况下仍保持等效精度。算法支持多目标同步跟踪，并提供位置RMSE、速度RMSE等统计特性输出，适用于复杂环境下的多传感器融合定位场景。
【滤波跟踪】基于卡尔曼滤波的二维目标跟踪附Matlab代码
qq_72962865的博客
09-27 369
在目标跟踪领域，准确获取目标的位置、速度等状态信息是核心需求。卡尔曼滤波作为一种高效的递归滤波算法，能够在存在噪声干扰的情况下，对线性动态系统的状态进行最优估计，因此被广泛应用于二维目标跟踪场景，如视频监控中的行人跟踪、无人机对地面目标的追踪等。本文将从卡尔曼滤波原理入手，详细讲解二维目标跟踪模型的构建、滤波实现步骤及仿真验证，为相关应用开发提供技术参考。一、卡尔曼滤波核心原理卡尔曼滤波的本质是通过 “预测 - 更新” 的循环过程，不断修正对系统状态的估计，最终得到最优的状态值。
【卡尔曼滤波跟踪】基于卡尔曼滤波的二维目标跟踪附Matlab代码
matlab_daizuo的博客
09-04 838
卡尔曼滤波作为一种高效的递归滤波器，在处理含有不确定性的动态系统状态估计问题上具有显著优势。本文深入探讨了卡尔曼滤波在二维目标跟踪领域的应用，旨在通过理论分析与实际建模，阐述其如何有效地融合传感器数据，实现对目标位置和速度的精确估计。文中将详细介绍卡尔曼滤波的基本原理，包括状态空间模型、预测与更新步骤，并针对二维平面上的目标运动特性，构建相应的运动模型和观测模型。此外，本文还将讨论在实际应用中可能遇到的挑战，如模型不匹配、噪声特性未知等问题，并提出相应的改进策略。
【滤波跟踪】基于扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪融合研究附Matlab代码
m0_60703264的博客
11-12 372
摘要: 雷达目标跟踪是现代雷达系统中的关键技术，其精度和可靠性直接影响着后续的决策和控制。单一传感器获取的信息往往存在噪声干扰和数据缺失等问题，导致跟踪精度不足。本文研究了基于扩展卡尔曼滤波 (EKF) 的多雷达目标跟踪融合算法，旨在提高目标跟踪的精度和鲁棒性。通过对不同传感器数据进行融合，克服单传感器局限性，提升系统整体性能。本文详细阐述了 EKF 算法的基本原理及其在多传感器数据融合中的应用，并通过仿真实验验证了算法的有效性。关键词: 雷达目标跟踪；扩展卡尔曼滤波；多传感器数据融合；状态估计；
交互式多模型-粒子滤波IMM-PF—在机动目标跟踪中的应用/matlab实现
主要从事定位、估计、滤波、多传感器融合等研究，主要应用于雷达、红外、声纳、传感器网络等的目标（如无人驾驶、智能终端、移动机器人、传感器节点、飞机等）跟踪、定位和导航
05-31 6482
交互式多模型-粒子滤波IMM-PF—在机动目标跟踪中的应用/matlab实现 交互式多模型-粒子滤波的matlab实现 交互式多模型IMM 粒子滤波PF 对机动目标跟踪的理解2. 机动目标跟踪方法概述3. 交互式多模型：概述 1. 对机动目标跟踪的理解   机动目标跟踪一直是目标跟踪领域研究的难点和重点问题。建立目标运动模型和滤波算法是目标跟踪的两个重要因素。由于目标的机动具有不可预测性，使得我们很难建立精确的目标运动模型。如何建立一种有效的模型来反映目标真实的运动轨迹是高...
【滤波跟踪】基于改进的时变转移概率AIMM跟踪算法马尔可夫矩阵修正IMM跟踪算法实现二维目标跟踪附Matlab代码 近似匀速运动模型CV 角速度未知转弯模型CT 近似匀速运动模型CA
Matlab_dashi的博客
04-02 1197
目标跟踪作为控制、导航、机器人和计算机视觉等领域中的一个核心问题，一直以来备受关注。其根本目标是在噪声干扰的环境下，利用传感器测量信息，对运动目标的动态状态进行精确估计。由于目标运动状态的复杂性和不确定性，单一运动模型往往难以准确描述目标的运动轨迹，因此多模型方法逐渐成为主流。交互式多模型（IMM）算法作为一种经典的多模型方法，以其结构简单、精度高等优势，在目标跟踪领域得到了广泛应用。然而，传统的IMM算法中使用的马尔可夫转移概率矩阵通常是固定不变的，这无法充分利用目标的运动信息，限制了算法的跟踪性能。
【滤波跟踪】距离的强跟踪EKF目标追踪【含Mtalab源码 3665期】
Matlab912100926的博客
09-09 1528
距离的强跟踪EKF目标追踪 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【滤波跟踪】基于改进拓展卡尔曼滤波kalman实现目标滤波跟踪附Matlab代码
m0_57702748的博客
02-25 434
目标跟踪是计算机视觉、自动驾驶、机器人导航等领域的核心问题之一。它旨在利用传感器获取的数据，估计目标在特定时间的位置、速度等状态，并预测其未来的运动轨迹。由于目标运动的非线性、传感器噪声的干扰以及环境的复杂性，目标跟踪往往面临着诸多挑战。卡尔曼滤波作为一种经典的状态估计算法，在目标跟踪领域得到了广泛应用。然而，传统的卡尔曼滤波仅适用于线性高斯系统，对于非线性系统的处理能力有限。为了解决这一问题，拓展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)应运而生。
【MATLAB例程】多个雷达（数量自适应）的三维目标跟踪滤波系统，目标匀速运动，EKF-观测为（斜距、俯仰角、方位角）
10-29
多雷达观测的三维目标跟踪系统，能够在存在测量噪声与过程噪声的情况下，对目标的空间位置、速度以及角速度进行融合估计。程序结构完整，适用于多雷达协同目标跟踪算法的研
FMCW毫米波雷达多目标跟踪Matlab实现详解
本文围绕“基于FMCW毫米波雷达的多目标跟踪Matlab实现”这一核心技术主题，系统性地阐述了从原始雷达回波数据处理到最终航迹管理全过程的技术路线与工程实现方法。其核心内容涵盖了FMCW（调频连续波）雷达信号模型、...
基于UKF的三维目标跟踪算法实现
首先，从“三维目标跟踪”这一概念出发，意味着被跟踪的目标在三维空间中运动，其状态通常包括三个坐标轴上的位置（x, y, z）以及对应的速度分量（vx, vy, vz），因此整个状态向量为六维：X = [x, y, z, vx, vy, vz]...
【微实验】数模美赛备赛MATLAB实战：一文速通各种“马尔可夫”（Markov Model）
最新发布
Harrytutu_ZuiYue的博客
01-06 1295
摘要：本实验通过MATLAB实现了马尔可夫模型三大变体的仿真应用。马尔可夫链(MC)成功预测股票涨跌趋势，验证了稳态分布特性；隐马尔可夫模型(HMM)准确完成词性标注任务，Viterbi算法推断结果与语义逻辑一致；马尔可夫决策过程(MDP)通过Q-Learning在复杂网格环境中规划出最优路径，训练成功率100%。实验结果表明，三类模型均能有效处理时序数据，其中MC适用于随机过程建模，HMM擅长序列标注，MDP在决策优化方面表现突出。模型性能验证了马尔可夫"无后效性"假设的实用价值，为金
【WRF-GC】化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
WW、forever的博客
01-01 51
化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
随机非线性薛定谔方程数值求解方案
yong9990的博客
01-04 254
随机非线性薛定谔方程数值求解方案，结合龙格库塔方法（时间）和中心差分方法（空间）。
Matlab入门案例介绍—常用的运算符及优先级
m0_59012156的博客
01-01 601
本文介绍了MATLAB中常用的运算符及其应用。算术运算符包括基本运算（+,-,,/,^）和矩阵运算（.,./,.^）等；关系运算符（==,~=,>,<,>=,<=）用于比较数值或矩阵；逻辑运算符分为元素级（&,|,~）和短路型（&&,||）。文章详细说明了各类运算符的使用方法、应用场景和注意事项，特别强调了矩阵运算与数组运算的区别。最后总结了MATLAB运算符的优先级顺序，括号运算具有最高优先级。这些运算符是MATLAB编程的基础组成部分，广泛应用于矩阵运算、
两轮车MATLAB仿真程序的实现方法
guygg88的博客
01-05 161
两轮车MATLAB仿真程序的实现方法
基于卡尔曼滤波的电池荷电状态（SOC）估计的MATLAB实现
yongui47834的博客
01-04 242
基于卡尔曼滤波的电池荷电状态（SOC）估计的MATLAB实现，结合二阶RC等效电路模型和自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法
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