请自己构建目标运动模型，给出一段matlab代码，同时实现基于粒子滤波算法和基于卡尔曼滤波算法的目标跟踪

首先，构建目标运动模型需要考虑到目标的运动特征，例如速度、加速度等因素。在这里，我们以一个简单的一维直线运动为例，假设目标速度为5m/s，加速度为1m/s^2，目标初始位置为0m。

对于基于卡尔曼滤波算法的目标跟踪，可以按照以下步骤进行：

1. 初始化状态估计量和协方差矩阵
2. 根据目标的运动模型，预测目标的下一时刻状态
3. 根据测量模型和测量值，计算卡尔曼增益
4. 更新状态估计量和协方差矩阵
5. 重复2-4步骤，直到目标跟踪结束

对于基于粒子滤波算法的目标跟踪，可以按照以下步骤进行：

1. 随机生成一定数量的粒子，代表目标的不同可能状态
2. 根据目标的运动模型，对粒子进行状态预测
3. 根据测量模型和测量值，计算粒子的权重
4. 对粒子进行重采样，根据权重重新生成一定数量的粒子
5. 重复2-4步骤，直到目标跟踪结束

下面是基于卡尔曼滤波算法和基于粒子滤波算法的目标跟踪的MATLAB代码实现：

% 目标运动模型
v = 5;  % 目标速度
a = 1;  % 目标加速度
dt = 0.1;  % 时间间隔
t = 0:dt:10;  % 时间序列
x_true = 0.5*a*t.^2 + v*t;  % 目标实际位置

% 测量模型
R = 1;  % 测量噪声方差

% 初始化状态估计量和协方差矩阵
x_est_kalman = [0; 0];  % 初始位置和速度
P_kalman = eye(2);  % 初始协方差矩阵

% 初始化粒子
N = 1000;  % 粒子数量
x_est_particle = zeros(2, N);  % 初始状态矩阵
w_particle = ones(1, N) / N;  % 初始权重矩阵
for i = 1:N
    x_est_particle(:, i) = [0; v] + randn(2, 1) * 0.1;  % 初始状态加入随机噪声
end

% 卡尔曼滤波目标跟踪
for i = 1:length(t)
    % 预测目标状态
    x_est_kalman_pred = [1 dt; 0 1] * x_est_kalman;
    P_kalman_pred = [1 dt; 0 1] * P_kalman * [1 dt; 0 1]' + [dt^2/2; dt] * [dt^2/2 dt]';

    % 更新目标状态
    z = x_true(i) + randn() * sqrt(R);  % 模拟测量值
    K = P_kalman_pred * [1; 0] / (R + [1 0] * P_kalman_pred * [1; 0]);
    x_est_kalman = x_est_kalman_pred + K * (z - [1 0] * x_est_kalman_pred);
    P_kalman = (eye(2) - K * [1 0]) * P_kalman_pred;

    % 绘制结果
    plot(x_true(i), 0, 'ro');
    plot(x_est_kalman(1), 0, 'bx');
    axis([-10 100 -1 1]);
    drawnow;

    pause(0.1);
end

% 粒子滤波目标跟踪
for i = 1:length(t)
    % 预测粒子状态
    for j = 1:N
        x_est_particle(:, j) = [1 dt; 0 1] * x_est_particle(:, j) + randn(2, 1) * 0.1;  % 加入随机噪声
    end

    % 计算粒子权重
    w_particle = w_particle .* exp(-0.5 * ((x_true(i) - x_est_particle(1, :)) / sqrt(R)).^2);
    w_particle = w_particle / sum(w_particle);

    % 重采样
    idx_resample = randsample(N, N, true, w_particle);
    x_est_particle = x_est_particle(:, idx_resample);
    w_particle = ones(1, N) / N;

    % 绘制结果
    plot(x_true(i), 0, 'ro');
    plot(x_est_particle(1, :), zeros(1, N), 'bx');
    axis([-10 100 -1 1]);
    drawnow;

    pause(0.1);
end

以上代码实现了基于卡尔曼滤波算法和基于粒子滤波算法的目标跟踪，并在每个时刻绘制了目标实际位置和估计位置。由于目标的运动模型较为简单，因此两种滤波算法的效果都比较良好。在实际应用中，需要根据目标的运动特征和环境噪声等因素综合考虑，选择合适的滤波算法进行目标跟踪。