【滤波】基于最近邻算法实现多目标航迹关联附matlab代码

本文探讨了如何利用最近邻原则和卡尔曼滤波技术,针对船舶自动识别系统(AIS)和高频地波雷达(HFSWR)的数据,设计了一种有效的航迹关联算法。通过仿真验证,证明了该方法在关联海上目标时的准确性和有效性。

1 内容介绍

针对船舶自动识别系统(AIS)与高频地波雷达(HFSWR)对海上目标探测的数据,对其目标航迹关联技术进行了研究. 结合最近邻原则与卡尔曼滤波算法,提出了一种最近邻-卡尔曼滤波航迹关联算法.通过仿真验证结果,表明了该航 迹关联算法的有效性与正确性.

2 部分代码

function [s,P]=KF3(s_forward,P_forward,X,T,Q,C,H)

%卡尔曼滤波

%参数说明

%       X--观测数据矢量

%       A--状态矩阵

%       Q--驱动噪声协方差

%       C--观测噪声协方差

%       h--观测方程句柄

%       s--输出数据矢量

%       s_foward--前次输出矢量

%       M--前次预测矩阵

%状态转换矩阵

    AB=[1 T T^2/2 0 0 0;...

        0 1 T     0 0 0;...

        0 0 1     0 0 0;...

        0 0 0     1 T T^2/2;...

        0 0 0     0 1 T;...

        0 0 0     0 0 1]; 

A=[1,T,0,0;...

   0,1,0,0;...

   0,0,1,T;...

   0,0,0,1];

%一步过程预测

s=s_forward;

s=A*s;

%最小预测MSE矩阵

P=P_forward;

P=A*P*A'+Q;

%卡尔曼增益矩阵

K=P*H'*inv(C+H*P*H');

%修正过程预测后,即得到滤波值

s=s+K*(X-H*s);

%最小估计MSE矩阵

P=P-K*H*P;

3 运行结果

4 参考文献

[1]Zheng Zhiqiang, 郑志强, Liu Yongxin,等. 基于最近邻-自适应滤波AIS与HFSWR航迹关联算法[C]// 中国航空学会信息融合分会. 中国航空学会信息融合分会, 2015.

博主简介:擅长智能优化算法神经网络预测信号处理元胞自动机图像处理路径规划无人机雷达通信无线传感器等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

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