机动目标跟踪算法

对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点,通过二维或解耦模型扩展并不一定能满足精度要求.提出了一种基于常速模型、"当前"统计模型、带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法.通过对包括匀加速模型、Singer模型、"当前"统计模型在内的不同模型组合进行Monte-Carlo仿真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性,并具有很好的实用性.

通过经典的卡尔曼机动目标跟踪的介绍，主要是跟踪一个小球，然后包括公式推导以及仿真结果，

机动目标跟踪最优估计入门MATLAB代码，含MATLAB源码，说明文件，详细报告文件 EKF UKF IMM 交互多模型 快速入门必备

本程序是基于机动目标跟踪课题的整个算法程序其中包-three_phase_current_loop_grid.zip 本程序是基于机动目标跟踪课题的整个算法程序，其中包括卡尔曼，扩展卡尔曼和粒子滤波程序及其仿真代码和仿真的图形

机动目标跟踪实验含源码m文件演示图片实验报告-基于MATLAB平台的机动目标跟踪程序.rar-untitled2.fig 基于MATLAB平台的机动目标跟踪程序 实验报告包括: 1.算法描述 2.滤波初始化 3.仿真分析 4.源程序 5.演示图片 m文件源码: function main() [email=%%@project]%%@project[/email]:飞行器跟踪模拟 [email=%@author:fantasy]%@author:fantasy[/email] [email=%@date:2006.5.10]%@date:2006.5.10[/email] [email=%@descripition]%@descripition[/email]:主函数 %产生观测数据 total=3*60;%总的时间长度 global T;%采样周期 T=1; N=total/T;%数据长度 a=20; var_rx=400; var_ry=400; X=[];%观测数据 X_ideal=[];%理想数据 for i=1:N     [rx,ry]=track(i*T,a);     X_ideal=[X_ideal,[rx;ry]]; .,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 演示图片如Untitled1/2/3.fig

有贝叶斯框架下的 贝叶斯最优滤波、卡尔曼滤波以及扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波 的推导，粗略讲了粒子滤波，还有详细的IMM（交互式模型滤波 ）的推导。

关于机动目标跟踪、信息融合的两篇博士论文，希望有用

机动目标跟踪这本书是学习多传感器数据融合的先行教材，很多高校将此书作为指定教材。

机动目标跟踪，交互多假设模型，采用CT和CV两个模型，实现二维平面曲线行驶的机动目标跟踪，有注释，有代码说明文档