卡尔曼滤波在目标跟踪算法中的应用

在2D平面中使用卡尔曼滤波器对运动目标进行跟踪，代码已优化并有注释，运行环境为matlab2014

clear;
clc;

img_file = dir（‘data\*png‘）;
load（‘MT_node_moving.mat‘）;

%kalman参数初始化
t      = 2;                                    %循环处理时间间隔
frame  = 1;                                   %起始帧
noise  = 0.1;                                  %过程噪声强度

A  = [1 0 t 0; 0 1 0 t; 0 0 1 0; 0 0 0 1];     %状态转移矩阵
B  = [（t^2/2）; （t^2/2）; t; t];                 %控制输入矩阵
u  = 0.005;                                    %输入控制量
Xs = [CM_idx（frame1）; CM_idx（frame2）; 0; 0]; %状态向量初始化

Q  = [t^4/4 0 t^3/2 0; 0 t^4/4 0 t^3/2; t^3/2 0 t^2 0; 0 t^3/2 0 t^2].*noise^2;   %观测噪声方差初始化
Ps = Q;                                        %误差预测矩阵初始化

H  = [1 0 0 0; 0 1 0 0];                       %观测矩阵
R  = [1 0;0 1];                                %观测噪声
Z  = [];                                       %观测值

for i = frame:length（img_file）
    img_tmp = double（imread（fullfile（pwd sprintf（‘data\\%d.png‘ i-1））））;
    image = img_tmp（::1）;                    %加载图片
    Z（:i） = [ CM_idx（i1）; CM_idx（

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     目录           0  2016-06-11 10:28  卡尔曼滤波\data\
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     文件         923  2015-06-28 06:56  卡尔曼滤波\data\123.png
............此处省略124个文件信息