h320130的博客

滤波初始化会严重影响到初始时刻的跟踪精度，因此只有初始化进行好了，才可以利用卡尔曼滤波对目标进行跟踪。本文针对四维、六维及九维条件下的卡尔曼滤波进行了初始化，对应的原理以及代码如文中所示。后续代码会在资源中上传。

机动目标的跟踪是目标跟踪中的难点问题，重点在于目标运动模型建立以及滤波器设计。本文利用当前统计模型（CS）对目标运动进行建模，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）对目标运动状态进行滤波更新

本文针对航迹管理中的航迹起始、航迹维持以及航迹终结的原理进行了总结，重点介绍了逻辑法航迹起始算法和跟踪波门法航迹终结算法，其他航迹起始及终结算法的具体原理有机会的话将在之后的文章中进行介绍，大家可以根据此文章学习简单的航迹起始及航迹终结算法，搞清楚航迹管理的框架及概念，便于之后的学习，读者也可以根据自己的需求改编相应的代码部分。

本文主要针对数据关联算法中的联合概率数据互联算法（JPDA）进行了分析与介绍，介绍了其相应的原理与算法步骤，并且针对两个杂波下的匀速运动目标进行了仿真实验，验证了算法的准确性和有效性。后续会逐步介绍其他数据关联算法，读者可以根据自身需求对代码进行修改。

本文介绍了一种基于多传感器的粒子滤波跟踪算法，通过将多个传感器的量测进行融合滤波从而实现目标的跟踪。相比与之前几篇博客中运用的分布式融合方法，粒子滤波采用的是集中式融合方法，即利用所有量测信息进行计算得到融合状态估计值。本文首先介绍了粒子滤波算法的概念，针对粒子滤波算法的步骤进行了讲解，并且重点讲解了多传感器粒子滤波的注意事项。读者可以根据提供的程序按照需求进行修改和定义。

目标跟踪过程可以看做参数估计的过程，即利用测量信息实时对目标状态进行估计，需要用到很多概率统计的基础知识。在此针对参数估计中常用的基础知识和概念进行总结和讲解，根据自己的经验对似然函数和贝叶斯估计进行了详细的讲解，希望能为大家深入理解目标跟踪过程提供帮助。

本文介绍了一种杂波中的交互多模型（IMM）+联合概率数据互联（JPDA）+无迹卡尔曼滤波（UKF）算法。本文首先介绍了IMM算法和联合概率数据互联算法的基本原理，之后给出了两种算法的联合算法的流程图。本文注重于思路的讲解，关于算法的细节以及概念推导可以在提供的文献中查看。之后，根据算法的思想进行了对应仿真。仿真结果表明，所提算法能有效地对杂波中的目标进行追踪，验证了所提算法的有效性。

本文介绍了一种基于强跟踪滤波和Sage-Husa滤波的结合算法，可以根据新息的大小对目标进行滤波算法的选择，进而实现目标的有效跟踪，首先，介绍了两种算法的基础知识以及结合算法的结构。最后，结合CV（匀速运动）模型进行了仿真。仿真结果表明，所提算法能够实现目标位置的精准滤波，有效降低噪声影响。

Singer模型和“当前”统计模型是描述目标机动运动的两种经典模型。首先本博客针对机动目标跟踪的基本框架进行了介绍；同时，针对Singer模型和“当前”统计模型的物理含义进行了解释，并进行了详细的公式推导；最后利用卡尔曼滤波（KF）对“当前”统计模型进行滤波，验证了所提算法的有效性。

交互式多模型(IMM)的算法是一种将目标运动状态与模型进行匹配的滤波算法，其中目标模型集的构建是关键环节。本文基于CV（匀速模型）/CA（匀加速模型）/CT（匀速率转弯模型）模型构建模型集，对各种模型的概念以及定义进行了简单介绍。同时，结合一个仿真实例对目标运动模型的构建过程进行了讲解，验证了所提模型的合理性。本部分只针对二维平面内的目标运动模型进行了讲解，未对IMM滤波算法进行详细讲解，后续会专门针对IMM算法进行讲解。

本博客介绍了一种用于多传感器的平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法。首先，介绍了SRCKF的原理及滤波过程。之后，对于多传感器状态值估计中用到的简单凸组合技术进行了讲解。最后，结合一个实例和matlab程序对算法的具体实现过程进行了讲解。仿真结果证明了滤波融合算法的有效性和实用性。

本文介绍了一种用于多传感器的拓展卡尔曼滤波（EKF）算法。首先，介绍了EKF中运用到的一阶泰勒展开技术，介绍了EKF的本质，展示了滤波过程。之后，对于多传感器状态值估计中用到的简单凸组合技术进行了讲解。最后，结合一个实例和matlab程序对算法的具体实现过程进行了讲解。仿真结果证明了滤波融合算法的有效性和实用性。（可在资源中下载）

本项目介绍了跟踪正弦波的一种无迹卡尔曼（UKF）融合滤波算法。首先，介绍了项目用到的基础知识，然后结合实际应用进行了建模。在建立单个传感器的无迹卡尔曼滤波模型之后，通过简单凸组合的融合算法，将多个滤波器的状态估计值进行了融合。最后结合matlab程序进行了讲解，展示了相应的仿真结果。