【滤波跟踪】基于3D 空间中的方位角观测分布式目标状态估计算法HCMCI-KF matlab复现-优快云博客

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本文介绍了一种新的基于测向的最优时空三角测量方法，结合智能优化算法和神经网络预测，以提高协作运动估计的精度和鲁棒性，特别适用于雷达通信和多传感器目标跟踪。文中对比了传统EKF和UKF，并展示了在处理非线性运动模型和噪声影响下的优势。

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🔥 内容介绍

本文提出了一种基于测向的最优时空三角测量方法，用于协作运动估计。该方法通过优化目标函数来估计运动参数，该目标函数考虑了测量噪声和运动模型的不确定性。本文还提出了一种新的运动模型，该模型可以捕获目标的非线性运动。仿真结果表明，所提出的方法在估计精度和鲁棒性方面优于现有方法。

引言

协作运动估计是多传感器系统中的一项重要任务，它涉及估计多个目标的运动参数。在许多应用中，例如目标跟踪和导航，传感器只能测量目标的测向。因此，基于测向的协作运动估计已成为一个活跃的研究领域。

现有的大多数基于测向的协作运动估计方法都使用扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 或无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 来估计运动参数。然而，这些方法通常会受到测量噪声和运动模型不确定性的影响。

📣 部分代码

clcclearclose allload("agent_location_data.mat")addpath("./Filters/");num_sim = 10; % sim numberenv_r = [80,80,40]';    %the range of the environmentnum_agent = 10; % observer numbernum_neighbor = 3; % observer neighboris_same_obseved_position = 1; % is the same positionis_static_obseved_position = 1; % is static positionis_periodic_connection = 0;% 0|nomral   1|is periodic connectionis_used_agent_truth_p = 1; % 1| use the agent truth position,  0| the agent position with noiseNoise_model = 0; % 0|generation algorithm optimazation 1|discrete time 2|continus-timetarget_motion = 2; % 0|stati c    1| constant velocity 2|circle shape 3| 8 shape 4| squarecomm_cost_time = 0; % the data exchange time cost  0.00093s in realitytotal_time = 20;dt = 0.1;total_time_step = total_time/dt;position_noise = 0.1;bearing_noise = 0.1;bearing_rate_noise = 0.01;camera_angluar_rate_noise = 0.01;filters_params = GetParams(Noise_model,comm_cost_time,dt,bearing_noise,max(camera_angluar_rate_noise,bearing_rate_noise));% get original dataif is_same_obseved_position    original_data(1).agent = GetAgentState(dt,total_time_step,num_neighbor,num_agent,env_r,is_static_obseved_position,is_periodic_connection);    original_data(1).target = GetTargetState(dt,total_time_step,target_motion);    for i = 1:num_sim        original_data(i).agent = original_data(1).agent;        original_data(i).target = original_data(1).target;        original_data(i).measurement = GetOriginalData(position_noise,bearing_noise,bearing_rate_noise,camera_angluar_rate_noise,num_agent,total_time_step,original_data(i).agent,original_data(i).target);    endelse    for i = 1:num_sim        original_data(i).agent = GetAgentState(dt,total_time_step,num_neighbor,num_agent,env_r,is_static_obseved_position,is_periodic_connection);        original_data(i).target = GetTargetState(dt,total_time_step,target_motion);        original_data(i).measurement = GetOriginalData(position_noise,bearing_noise,bearing_rate_noise,camera_angluar_rate_noise,num_agent,total_time_step,original_data(i).agent,original_data(i).target);    endendPlotEnv(original_data(1),num_agent,num_neighbor,is_static_obseved_position);pause(0.1)for i = 1:num_sim    measurement = original_data(i).measurement;    filters = IninFilter(num_agent,reshape(original_data(i).agent.p(:,1),3,num_agent));    for j = 1:total_time_step        agent_state.p = reshape(original_data(i).agent.p(:,j),3,num_agent);        agent_state.v = reshape(original_data(i).agent.v(:,j),3,num_agent);        link_neighbor = reshape(original_data(i).agent.neighbor_secq(:,j),num_agent,num_agent);        if ~isempty(find(link_neighbor==0))            num_neighbor_temp = 0;        else            num_neighbor_temp=num_neighbor;        end        g_measurement = reshape(measurement.g(:,j),3,num_agent);        g_rate_measurement = reshape(measurement.g_rate(:,j),3,num_agent);        p_measurement = reshape(measurement.p(:,j),3,num_agent);        filters = FilterUpdate(is_used_agent_truth_p,num_agent,num_neighbor_temp,link_neighbor, filters_params,agent_state,g_measurement,p_measurement,g_rate_measurement,filters);    end    data_save(i) = filters;endt_secq = dt:dt:total_time;PlotEstTraj(num_sim,num_agent,data_save);[error_struct,error_mean] = AnalysisData(t_secq,num_sim,num_agent,data_save,original_data(1).target);