基于目标观测距离的EKF目标跟踪算法

yueqing8

已于 2023-04-14 20:56:05 修改

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文章标签：目标跟踪算法计算机视觉

于 2023-04-14 20:39:25 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yueqing8/article/details/130161612

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该MATLAB代码示例展示了如何使用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行目标跟踪。程序首先定义了系统模型，然后模拟了目标的真实轨迹，并通过EKF进行状态估计，最后分析了跟踪误差。结果以图形方式展示EKF跟踪的轨迹和误差曲线。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

matlab算法

function EKF_For_TargetTracking
clc ;clear;
T=1;
N=60/T;
delta_w=1e-3;
Q=delta_w*diag([0.5,1]);
R=5;
F=[1,T,0,0;0,1,0,0;0,0,1,T;0,0,0,1];
G=[0.5*T^2,0;T,0;0,0.5*T^2;0,T];
x=zeros(4,N);
x(:,1)=[-100,2,200,20];
z=zeros(1,N);
x0=200;
y0=300;
xstation=[x0,y0];
%真实轨迹
for t=2:N
x(:,t)=F*x(:,t-1)+G*sqrtm(Q)*randn(2,1);
end
%对目标进行观测
for t=1:N
z(t)=Dist(x(:,t),xstation)+sqrtm(R)*randn;
end
%扩展卡尔曼滤波
P0=eye(4);
Xefk=zeros(4,N);
Xefk(:,1)=x(:,1);
In=eye(4);
for t=2:N
Xn=F*Xefk(:,t-1); %预测
Yn=Dist(Xn,xstation); %观测预测
P1=F*P0*F'+G*Q*G'; %协方差
H=[(Xn(1,1)-x0)/Yn,0,(Xn(3,1)-y0)/Yn,0]; %通过雅可比矩阵求H
K=P1*H&#