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    发布日期: 2021-03-28
  • 语言: Matlab
  • 标签: matlab  

资源简介


基于两维的目标跟踪航迹融合算法MATLAB仿真程序,小程序,对初学者会有帮助,里面有用到简单凸组合航迹融合算法、bar-shalom-campo航迹融合算法和卡尔曼滤波

资源截图

代码片段和文件信息

clear;
clc;
close all;

T=2;
N=900/T;
N1=400/T;
N2=600/T;
N3=610/T;
N4=660/T;

x=zeros(N1);
y=zeros(N1);
zx=zeros(N1);
zy=zeros(N1);

M = 100; % 仿真次数

Delta0=10;
Delta1=150;
Delta2=150;
Delta12=2;


 
%产生真实轨迹
t=2:T:400;  %沿y轴匀速直线
x0=1000+0*t‘;
y0=12000-15*t‘;
t=402:T:600;  %慢转弯
x1=x0(N1)+0.075*((t‘-400).^2)/2;
y1=y0(N1)-15*(t‘-400)+0.075*((t‘-400).^2)/2;
t=602:T:610  %匀速
vx=0.075*(600-400);
x2=x1(N2-N1)+vx*(t‘-600);
y2=y1(N2-N1)+0*t‘;
t=612:T:660  %快转弯
x3=x2(N3-N2)+(vx*(t‘-610)-0.3*((t‘-610).^2)/2);
y3=y2(N3-N2)-0.3*((t‘-610).^2)/2;
t=662:T:900  %匀速直线
vy=-0.3*(660-610);
x4=x3(N4-N3)+0*t‘;
y4=y3(N4-N3)+vy*(t‘-660);

x=[x0;x1;x2;x3;x4]; %真实轨迹数据
y=[y0;y1;y2;y3;y4]; %真实轨迹数据

re_x1=zeros(MN);  %记录每次仿真滤波估计数据
re_y1=zeros(MN);
re_x2=zeros(MN);  
re_y2=zeros(MN);
re_x3=zeros(MN);  %记录每次仿真滤波估计数据
re_y3=zeros(MN);
re_x4=zeros(MN);  
re_y4=zeros(MN);

for m=1:M
    
%产生观测数据
nx1=randn(N1)*Delta1; %传感器1观测噪声
ny1=randn(N1)*Delta1

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