雷达目标跟踪matlab代码

以下是一个简单的基于卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪Matlab代码示例：

% 初始化雷达参数
range = 2000; % 范围
velocity = 100; % 初始速度
angle = 30; % 初始角度
sigmaR = 5; % 范围噪声标准差
sigmaV = 2; % 速度噪声标准差
sigmaA = 0.5; % 角度噪声标准差

% 定义初始状态向量
x = [range*cosd(angle); range*sind(angle); velocity*cosd(angle); velocity*sind(angle)];

% 定义初始协方差矩阵
P = diag([sigmaR^2, sigmaR^2, sigmaV^2, sigmaV^2]);

% 定义状态转移矩阵
A = [1 0 1 0; 0 1 0 1; 0 0 1 0; 0 0 0 1];

% 定义测量矩阵
H = [1 0 0 0; 0 1 0 0];

% 定义测量噪声协方差矩阵
R = diag([sigmaR^2, sigmaR^2]);

% 定义过程噪声协方差矩阵
Q = diag([sigmaR^2, sigmaR^2, sigmaV^2, sigmaV^2]);

% 定义观测值
z = [range*cosd(angle+5); range*sind(angle+5)] + randn(2,1)*sigmaR;

% 初始化卡尔曼滤波器
x_est = x;
P_est = P;

% 进行滤波
for i=1:100
    % 预测
    x_pred = A*x_est;
    P_pred = A*P_est*A' + Q;
    
    % 更新
    K = P_pred*H'*inv(H*P_pred*H'+R);
    x_est = x_pred + K*(z - H*x_pred);
    P_est = (eye(4) - K*H)*P_pred;
    
    % 生成新的观测值
    z = [range*cosd(angle+5*i); range*sind(angle+5*i)] + randn(2,1)*sigmaR;
    
    % 绘制结果
    plot(x_est(1), x_est(2), 'ro');
    hold on;
    plot(z(1), z(2), 'bx');
    axis([-2500 2500 -2500 2500]);
    hold off;
    drawnow;
end

该代码假设雷达跟踪的目标沿着固定方向直线运动，因此只需要跟踪目标的距离、角度和速度。代码中使用了卡尔曼滤波器来估计目标状态，并在每个时间步骤更新观测值和滤波器状态。最终结果通过绘制目标位置和观测位置的图形来展示。