无迹卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用答辩稿
无迹卡尔曼滤波matlab
无迹卡尔曼滤波matlab无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，简称UKF）是一种基于卡尔曼滤波的非线性滤波方法。
与传统的卡尔曼滤波方法相比，UKF能够更好地处理非线性系统，并且不需要对系统进行线性化处理，因此在实际应用中具有广泛的应用价值。
UKF的基本思想是通过引入一组状态变量来描述系统的状态，然后使用卡尔曼滤波的方法对系统状态进行估计。
不同于传统的线性卡尔曼滤波方法，UKF使用一组称为Sigma点的采样点来代替状态变量的传统线性化处理，从而使得滤波结果更加准确。
在实际应用中，UKF可以用于各种非线性系统的估计和控制，例如机器人导航、飞行器控制等。
下面以一个简单的例子来介绍UKF的应用。
假设我们需要对一个匀加速直线运动的物体进行状态估计，其状态包括位置、速度和加速度三个变量。
我们可以将系统状态表示为一个三维向量x=[p,v,a]，其中p、v和a分别表示位置、速度和加速度。
我们需要确定系统的运动模型。
对于匀加速直线运动，其运动模型可以表示为：x(k+1) = Fx(k) + w(k)其中，F是状态转移矩阵，w(k)是过程噪声。
假设噪声服从高斯分布，我们可以将其表示为：w(k) ~ N(0,Q)其中，Q是噪声协方差矩阵。
接下来，我们需要确定系统的观测模型。
假设我们可以通过某些传感器得到物体的位置观测值z(k)，则观测模型可以表示为：z(k) = Hx(k) + v(k)其中，H是观测矩阵，v(k)是观测噪声。
同样地，假设观测噪声服从高斯分布，我们可以将其表示为：v(k) ~ N(0,R)其中，R是观测噪声协方差矩阵。
有了系统的运动模型和观测模型，我们就可以使用UKF对系统状态进行估计了。
UKF的主要步骤如下：1. 选择一个合适的Sigma点集合，通过这些点来对系统状态进行采样；2. 将Sigma点通过运动模型进行状态转移，从而得到预测状态；3. 通过预测状态和观测模型，计算预测观测值；4. 通过卡尔曼增益和观测值，对预测状态进行修正，得到最终估计状态。
基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的综述
基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的综述雷达航迹跟踪算法是指通过对窄带雷达前端数据进行处理，提取目标运动参数，及时更新目标航迹状态并预测其运动趋势。
而卡尔曼滤波是一种广泛应用于目标跟踪中的预测算法，它基于线性系统理论，采用贝叶斯估计方法对系统状态进行估计和修正，大大提高了目标跟踪的准确性和效率。
卡尔曼滤波结构包括预测和修正两个步骤，其中预测步骤利用历史状态信息和运动模型预测目标在下一时刻的位置和速度；修正步骤采用测量数据进行状态更新，同时根据卡尔曼增益的大小决定历史状态和测量数据的权重，从而实现目标状态的估计和修正。
在雷达航迹跟踪应用中，卡尔曼滤波算法主要分为单目标跟踪和多目标跟踪两种类型。
单目标跟踪主要关注单个目标的运动状态估计，最常用的滤波方法是一维、二维或三维卡尔曼滤波；而多目标跟踪则需要同时估计多个目标的运动状态，常用的算法包括多维卡尔曼滤波和粒子滤波等。
对于雷达航迹跟踪算法而言，卡尔曼滤波的优点在于：首先，具有高效的滤波性能，可以通过在线实时计算实现目标状态的估计和预测；其次，支持多个传感器、多个目标和多个测量的输入，可以满足多种实际应用需求；最后，具有一定的容错性，能够自适应地处理噪声、模型误差以及目标突然出现、消失等情况。
然而，卡尔曼滤波算法在雷达航迹跟踪应用中也存在一些问题，如目标的失配、多传感器测量的一致性问题、目标运动模型的不确定性等。
因此，为实现更准确、稳健和高效的雷达航迹跟踪，需要深入研究卡尔曼滤波算法的各种变形和优化，创新性地设计新算法，以及运用机器学习、深度学习等技术，提升雷达航迹跟踪算法的性能和鲁棒性。
总之，基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法是目前领先的目标跟踪方法之一，具有广泛应用前景。
未来的研究重点应该是在加强对目标状态的估计、提高对多目标、多传感器的处理能力，以及结合其他技术来提高雷达航迹跟踪的性能和实用性。
系统辨识自适应-卡尔曼滤波
(3)卡尔曼滤波的另一个不同点是把状态或信号 过程的产生看成是白噪声激励有限维数系统的 输出； 维纳滤波要求过程的自相关函数和互相关函数 的简单知识，而卡尔曼滤波则要求时域中状态 变量及信号产生过程的详细知识。
七、卡尔曼滤波的优点
在时域上采用线性递推形式对观测值进行 处理，能实时地给出系统状态的最优估计， 并突破了单维输入和输出的限制。 卡尔曼滤波算法的这些优点使它在信号和 信息系统中得到比较广泛的应用。
2 均值为0，方差为 p 和 2。
状态方程激励信号的协方差阵为：
T E w ( k ) w ( j) Q(k ) kj
0 0 0 2 1 T Q(k ) E w ( k ) w ( k ) = 0 0 0 0
0 0 0 0 0 2 0 2 0
七、卡尔曼滤波的优点
八、卡尔曼滤波的缺点 九、卡尔曼滤波的应用 十、(1)应用举例-雷达跟踪目标物
十一、滤波的性能对比实验视频
一、为什么研究kalman滤波？
信号在传输与检测的过程中受到外界干 扰和设备内部噪声的影响，是接受端收 到信号具有随机性，为获得所需的信号， 排除干扰，就要对信号进行滤波。
5.1、预测阶段
5.2、更新阶段
六、Wiener和kalman滤波对比
维纳滤波器
根据全部过去的和当前的观测数据x(n),x(n-1), …
来估计信号的当前值 以均方误差最小条件下求解 系统的传递函数H(z)或单位冲激响应h(n)
卡尔曼滤波
不需要全部过去的观察数据
ˆk -1 只根据前一个估计值 x 和最近一个观察数据 yk
(2)实时要求。影响卡尔曼滤波算法的实时性主 要是状态维数n和增益矩阵的计算，它们往往有 很大的计算量。 一般在计算中采取某些措施，例如应用定常系 统新算法或在精度损失允许情况下尽量减小维 数等措施，从而减小计算量以满足实时滤波的 要求。
雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法
雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法摘要：该文采用转换坐标卡尔曼滤波算法（CMKF）进行雷达目标跟踪，先将极坐标系下的测量值经坐标变换转换到直角坐标系下，再用统计的方法求出转换测量误差的均值和方差，去偏后利用标准卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪。
将仿真结果和推广卡尔曼滤波算法（EKF）的进行比较，结果表明，CMKF的滤波精度更高。
关键词：转换坐标卡尔曼滤波算法推广卡尔曼滤波算法雷达目标跟踪雷达目标跟踪系统中，状态方程和测量方程往往不在同一坐标系下，通常可采用推广卡尔曼滤波算法对其跟踪，但该方法在线性化时会引起一定的误差。
该文采用转换坐标卡尔曼滤波算法，首先利用坐标变换将极坐标系下的测量值转换至直角坐标系下，再对统计方法所得转换后测量误差的均值和方差进行相应的去偏，最后利用标准卡尔曼滤波器进行滤波。
1转换测量值误差的均值和方差设雷达位于极坐标系下原点处，目标的斜距、方位角和俯仰角的测量值为，βm，θm，其与真实位置的关系为4结语由图可见，转换坐标卡尔曼滤波算法具有明显的优越性。
这是因为在EKF算法是将测量方程通过泰勒展开进行线性化，线性化过程不可避免地会引入误差，所以跟踪效果较差。
而CMKF是通过坐标转换方程将测量值转换到直角坐标系下，并用统计的方法求出转换后的测量值误差的均值和方差，然后把去偏转换测量值作为真实测量值，用标准的卡尔曼滤波算法进行滤波的，因此CMKF有较高的滤波精度。
参考文献[1] 杨万海.多传感器数据融合及应用[M].西安电子科技大学出版社，2004.[2] 杨春玲.转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪[J].电子学报，1999，27（3）：121-123.[3] 陈云峰，盛安东.标跟踪中非线性滤波[D].南京理工大学，2007.[4] 张婧，景占荣，羊彦.简化的UKF方法在多普勒雷达对目标跟踪中的应用[J].火力与指挥控制，2008(5)：82-84.[5] 吴玲，卢发兴，刘忠.UKF算法及其在目标被动跟踪中的应用[J].系统工程与电子技术，2005(1)：49- 52.。
卡尔曼滤波的原理与应用pdf
卡尔曼滤波的原理与应用一、什么是卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的算法，其基本原理是将过去的观测结果与当前的测量值相结合，通过加权求和的方式进行状态估计，从而提高对系统状态的准确性和稳定性。
二、卡尔曼滤波的原理卡尔曼滤波的原理可以简单概括为以下几个步骤：1.初始化：初始状态估计值和协方差矩阵。
2.预测：使用系统模型进行状态的预测，同时更新预测的状态协方差矩阵。
3.更新：根据测量值，计算卡尔曼增益，更新状态估计值和协方差矩阵。
三、卡尔曼滤波的应用卡尔曼滤波在很多领域都有广泛的应用，下面列举了几个常见的应用场景：•导航系统：卡尔曼滤波可以用于航空器、汽车等导航系统中，实时估计和优化位置和速度等状态参数，提高导航的准确性。
•目标追踪：如在无人机、机器人等应用中，利用卡尔曼滤波可以对目标进行状态估计和跟踪，提高目标追踪的鲁棒性和准确性。
•信号处理：在雷达信号处理、语音识别等领域，可以利用卡尔曼滤波对信号进行滤波和估计，去除噪声和提取有效信息。
•金融预测：卡尔曼滤波可以应用于金融市场上的时间序列数据分析和预测，用于股价预测、交易策略优化等方面。
四、卡尔曼滤波的优点•适用于线性和高斯性：卡尔曼滤波适用于满足线性和高斯假设的系统，对于线性和高斯噪声的系统，卡尔曼滤波表现出色。
•递归性：卡尔曼滤波具有递归性质，即当前状态的估计值只依赖于上一时刻的状态估计值和当前的测量值，不需要保存全部历史数据，节省存储空间和计算时间。
•最优性：卡尔曼滤波可以依据系统模型和观测误差的统计特性，以最小均方差为目标，进行最优状态估计。
五、卡尔曼滤波的局限性•对线性和高斯假设敏感：对于非线性和非高斯的系统，卡尔曼滤波的性能会受到限制，可能会产生不理想的估计结果。
•模型误差敏感：卡尔曼滤波依赖于精确的系统模型和观测误差统计特性，如果模型不准确或者观测误差偏差较大，会导致估计结果的不准确性。
•计算要求较高：卡尔曼滤波中需要对矩阵进行运算，计算量较大，对于实时性要求较高的应用可能不适合。
yolo卡尔曼滤波跟踪算法
yolo卡尔曼滤波跟踪算法
Yolo和卡尔曼滤波是两种不同的算法，分别用于目标检测和运动预测。
Yolo是一种目标检测算法，全称You Only Look Once，通过一次前向传
递即可直接预测并得到准确的位置信息，相较于传统目标检测算法
RPN+CNN的迭代预测，速度快，检测框较准确，其它的诸如R-CNN系列，Fast R-CNN系列，Faster R-CNN系列等都需要多次迭代预测框位置。
卡尔曼滤波是一种线性递归滤波器，用于最优估计状态变量。
它使用状态方程和测量方程来描述动态系统的状态变量和观测值，通过递归算法更新状态变量的估计值，以最小化估计误差的平方和。
在计算机视觉和机器人领域中，卡尔曼滤波常用于目标跟踪和姿态估计等问题。
而Yolo-卡尔曼滤波跟踪算法则是将Yolo的目标检测算法与卡尔曼滤波的
运动预测算法相结合，通过Yolo算法检测目标并获取其位置信息，然后利
用卡尔曼滤波算法对目标的运动轨迹进行预测，从而实现更加准确的目标跟踪。
这种结合算法通常能够处理目标遮挡、目标快速移动等复杂情况，并提高目标跟踪的准确性和稳定性。
但同时也需要针对具体应用场景和数据进行参数调整和优化，以获得最佳的性能表现。
卡尔曼滤波
位移均方差
速度均方差
卡尔曼滤波简介
目录 Contents源自 一. 二. 三. 四.
背景简介 Kalman 滤波理论基础介绍及应用 Kalman 滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用 MATLAB仿真程序及结果
背景简介
匈牙利数学家 1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。 1953，1954年于麻省理工学院分别 获得电机工程学士及硕士学位。 1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。 1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波 与预测问题的新方法）
卡尔曼滤波理论介绍
假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根 据k-1时刻的温度值，来预测k时刻的温度。因为你 相信温度是恒定的，所以你会得到k时刻的温度预测 值是跟k-1时刻一样的，假设是23度，同时该值的高 斯噪声的偏差是5度（5是这样得到的：如果k-1时刻 估算出的最优温度值的偏差是3，你对自己预测的不 确定度是4度，他们平方相加再开方，就是5）。然 后，你从温度计那里得到了k时刻的温度值，假设是 25度，同时该值的偏差是4度。 由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值， 分别是23度和25度。
Kalman滤波在自由落体运动目标跟 踪中的应用
其中递推关系式为： T P ( k ) AP ( k 1) A Q(k 1) 1 T T 1 K (k ) P ( k ) C [ CP ( k ) C R ] 1 1 P(k ) P 1 ( k ) K ( k )CP 1 (k ) 估计器表达式，把它分成两部分，前者为预测，后者 (k ) Ax (k 1) K(k)[y(k) CA x (k 1)] 为修正：x 第k时刻的估计是由k-1时刻的预测值加上修正量得到的， (k 1/ k ) Ax (k ) k+1时刻的预测值： x Kalman预测器为: (k 1/ k ) Ax (k ) A{A x (k 1) K(k)[y(k) CA x (k 1)]} x
无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter）
⽆迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter）
⽆迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波，它是概率密度分布的近似，由于没有将⾼阶项忽略，所以在求解⾮线性时精度较⾼。
UT变换的核⼼思想：近似⼀种概率分布⽐近似任意⼀个⾮线性函数或⾮线性变换要容易。
原理：
假设n维随机向量x:N(x均值，Px)，x通过⾮线性函数y=f(x)变换后得到n维的随机变量y。
通过UT变换可以⽐较⾼的精度和较低的计算复杂度求得y的均值和⽅差Px。
UT的具体过程如下：
（1）计算2n+1个Sigma点及其权值：
根号下为矩阵平⽅根的第i列
依次为均值、⽅差的权值
式中：
α决定Sigma点的散步程度，通常取⼀⼩的正值；k通常取0；β⽤来描述x的分布信息，⾼斯情况下，β的最优值为2。
（2）计算Sigma点通过⾮线性函数f()的结果：
从⽽得知
由于x的均值和⽅差都精确到⼆阶，计算得到y的均值和⽅差也精确到⼆阶，⽐线性化模型精度更⾼。
扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波
二、扩展Kalman滤波(EKF)算法
假定定位跟踪问题的非线性状态方程和测量方程如 下:
X k1 f ( X k ) Wk ...............(1)
Yk h( X k ) Vk ...................(.2)
在最近一次状态估计的时刻，对以上两式进
行线性化处理，首先构造如下2个矩阵:
%---------------------------------------
function UKFmain
%------------------清屏----------------
close all;clear all;
clc; tic;
global Qf n;
%定义全局变量
%------------------初始化--------------
dax = 1.5; day = 1.5; % 系统噪声
X = zeros(len,4); X(1,:) = [0, 50, 500, 0]; % 状态模拟的初值
for k=2:len
x = X(k-1,1); vx = X(k-1,2); y = X(k-1,3); vy = X(k-1,4);
2n
Py wic (Yi y)(Yi y)T i0
................(9)
2n
Pxy wic (Yi x)(Yi y)T i0
..............(10)
由于x的均值和方差都精确到二阶，计算得到y 的均值和方差也精确到二阶，比线性化模型精度更 高。在卡尔曼框架内应用UT技术就得到了UKF算法。
r = sqrt(X(k,1)^2+X(k,3)^2) + dr*randn(1,1);
雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法
雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法雷达目标跟踪是指在雷达系统中利用距离、角度和速度等量测信息对目标进行检测、分类、定位和跟踪，是雷达应用中的重要问题。
为了实现高精度的目标跟踪，需要应用一些有效的滤波算法。
本文将介绍一种基于转换坐标卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法。
1. 转换坐标卡尔曼滤波转换坐标卡尔曼滤波（CTKF）是一种Kalman滤波的变种，它采用一种新的坐标系，把系统状态转换为一组正交的分量，以实现分离不同分量之间的影响。
在CTKF中，系统状态被表示为一个n维向量x，同时我们将x表示为分别在y和z方向上的两个n/2维向量y和z的连接：x = [y^T z^T]^T坐标转换后，系统状态可以分别表示为两个独立的过程方程：y_k+1 = f_y(y_k,w_k) + v_k, z_k+1 = f_z(z_k,w_k) + u_k其中，wk表示过程噪声，vk和uk分别表示在y和z方向上的观测噪声。
由于y和z的方向独立，它们可以分别应用Kalman滤波来估计目标的状态。
因此，CTKF算法先应用正常的Kalman滤波来对y和z进行状态估计，然后通过一个关系矩阵H来合成系统状态x的估计值。
2. 雷达目标跟踪的CTKF算法在雷达目标跟踪中，通常需要采用四元素模型来描述目标的运动。
我们可以将系统状态表示为一个7维向量x，其中前部分代表位置和速度，后部分代表四元素：x = [x y z vx vy vz q1 q2 q3 q4]^T雷达测量产生的观测向量为z=[r,az,el,Vr]^T，其中r是距离，az和el是方位和仰角角度，Vr是径向速度。
通过对雷达反演模型进行改进，可将观测向量转换为状态向量的某些部分。
同时，通过将状态向量进行坐标转换，可以将4维偏移参数q转换为3维转换向量t和1维缩放因子s，从而提高算法的效率和稳定性。
在CTKF算法中，即可将系统状态表示为x=[y; z],同时拆分为两个独立的过程方程：y_k+1 = f_y(y_k,w_k) z_k+1 = f_z(z_k,w_k)其中，f_y和f_z表示y和z的状态转移方程，wk表示过程噪声，v和u分别表示在y和z方向上的观测噪声。
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5.32 5.315 -1.5
目标真实轨迹 UKF算 法 轨 迹 -1 -0.5 X/m 0 0.5 x 10 1
6
卡尔曼滤波后的轨迹对比图
无迹卡尔曼滤波后的轨迹对比图
4.滤波算法分析比较
表4-5 原噪声水平（10,1.7e-3) 位置均方根误差（m) 卡尔曼滤波 7.5269 0.000173 无迹卡尔曼滤波 1.8736 0.000079
（三）目标模型 的建立 当目标无机 动 , 即目标作匀速 或匀加速直线运 动时 , 其运动状态 可分别用下面的 二阶常速CV模型 或三阶常加速CA 模型表示。
(t ) 0 1 x(t ) 0 x w(t ) (t ) 0 0 x (t ) 1 x
F的基础理论 （一）基本卡尔曼滤波 卡尔曼滤波是一种递推线性最小方差估计。 显著地改善动态跟踪精度,它在目标跟踪中不仅 利用当前的量测值,而且充分利用以前的量测数 据,根据线性最小方差原则求出最优估计。 其中包含： （1）连续系统的卡尔曼滤波 缺点：无递推 （2）离散系统的卡尔曼滤波 优点：有递推，应用广
3.跟踪模型的建立
（一）目标的状态模型和量测模型
状态模型：描述了目标的
运动状态变量，状态噪声随着
时间的变化。 量测模型：描述了量测数 据与状态变量、量测噪声之间 的函数关系
3、跟踪模型的建立
（ 二 ） 跟 踪 坐 标 系 的 选 取
ɣ为观测站0到目标M的距离,β 为方位角ε 为高低 角。
3.跟踪模型的建立
无迹卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用
导 师: 答辩人: 专 业: 自动化
论文框架
1 2 3
研究背景及意义 UKF的基础理论
跟踪模型的建立
滤波算法分析比较 总结
4 4
5 4
1.研究背景及意义
不管在现代军事领域、国防领域还 是民用领域中，目标跟踪技术均占有非 常重要的地位目标发生机动时，若要对 目标进行稳定、精确地跟踪就会变得很 困难。所以，如何实现对高机动运动目 标进行稳定和精确的跟踪，便成为跟踪 研究的目的同时也是研究难点。 卡尔曼滤波，是目前解决各类动态 系统中，诸多状态估计问题的一个重要 方法。
CV模型
(t ) 0 1 0 x(t ) 0 x (t ) 0 0 1 x (t ) 0 w(t ) x (t ) (t ) x x 0 0 0 1
F的基础理论
（二）UKF滤波的实现算法 UKF 滤波方法对噪声的处理包含扩 展和非扩展两种方式 , 前者在系统模型 不变的情况下 , 将状态噪声和观测噪声 扩展为状态 , 而非扩展法则滤波实时性 更好,较适合于处理加性高斯噪声。 从以上实现过程可以清楚地看出 ,U 方差的求解上 , 均通过 UT 变换方法加权 求和得到；扩展卡尔曼滤波方法则是对 系统的状态和观测方程进行线性化求得, 这便是两者的最大不同。
针 对 不 同 噪 声 水 平 进 行 仿 真 对 比
高低角均方根误差（rad)
运行时间（t)
0.2219
0.9505
Hale Waihona Puke 表4-6 （10,1.7e-2) 位置均方根误差（m) 高低角均方根误差（rad) 运行时间（t) 卡尔曼滤波 17.1974 0.000085 0.3409 无迹卡尔曼滤波 9.4319 0.000007 1.2948
F的基础理论
（三）影响UKF精度的主要因素 (l)初值的选取 因为方差膨胀原则,将存在偏差的状态变 量和量测变量的相应协方差矩阵进行自适应膨 胀,以合理调整其在滤波解中的作用。 (2)非线性传递误差对滤波器的影响 UT变换采用确定性采样策略,用多个粒子 点逼近经过传递后的变量的概率密度分布,从 而得到均值和方差的更高阶近似。
表4-2 （100,1.7e-2） 位置均方根误差（m） 高低角均方根误差（rad） 运行时间（s） 卡尔曼滤波 18.1050 0.000022 0.3118 表4-3 （1000,1.7e-1） 位置均方根误差（m） 高低角均方根误差（rad） 运行时间（s） 卡尔曼滤波 29.1932 0.000037 0.4983 无迹卡尔曼滤波 13.7027 0.000008 1.1560 无迹卡尔曼滤波 8.4109 0.000004 1.9710
无迹卡尔曼滤波非线性观测
4、滤波算法分析比较
表4-1 原噪声水平（10,1.7e-3） 位置均方根误差（m） 高低角均方根误差（rad） 运行时间（s） 卡尔曼滤波 8.4959 0.00034 0.3246 无迹卡尔曼滤波 2.8626 0.00063 1.0405
针 对 不 同 噪 声 水 平 进 行 仿 真 对 比
4.滤波算法分析比较
5.36 5.355 5.35 5.345 5.34 5.335
Y/m
x 10
5
5.36 5.355 5.35 5.345 5.34 5.335 5.33 5.325
目标真实轨迹 kf滤 波 后 轨 迹 -1 -0.5 0 0.5 x 10 1
6
x 10
5
S 形 机 动 模 型
CA模型
4.滤波算法分析比较
5.3372
x 10
5
x 10
目标真实轨迹 kf滤 波 后 轨 迹
5
5.3396 5.3394 5.3392
匀 速 直 线 运 动 仿 真 分 析
5.337 5.3368 5.3366 5.3364
目标真实轨迹 UKF算 法 轨 迹
5.339
Y/m
3.278 3.28 3.282 3.284 3.286 3.288 3.29
5.3362 5.336 5.3358 5.3356 5.3354
5.3388 5.3386 5.3384 5.3382 5.338
3.292 x 10
5
3.299
3.3
3.301 3.302 3.303 3.304 3.305 3.306 3.307 3.308 5 X/m x 10
卡尔曼滤波线性观测