二维平面的运动目标，目标执行匀加速机动，传感器测量方位角和角距，量测有噪声，用 EKF/UKF进行滤波跟踪估计目标状态，用matlab进行编程

以下是使用MATLAB实现EKF算法对二维平面的目标状态进行跟踪估计的示例代码：

% 定义状态变量和状态转移矩阵
X = [x; v_x; a_x; y; v_y; a_y];
F = [1 dt dt^2/2 0 0 0;
     0 1 dt 0 0 0;
     0 0 1 0 0 0;
     0 0 0 1 dt dt^2/2;
     0 0 0 0 1 dt;
     0 0 0 0 0 1];

% 定义观测矩阵
H = [atan2(y-y0, x-x0) sqrt((x-x0)^2 + (y-y0)^2)];

% 定义噪声协方差矩阵
Q = [q_x 0 0 0 0 0;
     0 q_v_x 0 0 0 0;
     0 0 q_a_x 0 0 0;
     0 0 0 q_y 0 0;
     0 0 0 0 q_v_y 0;
     0 0 0 0 0 q_a_y];
R = [r_azimuth 0;
     0 r_angle_distance];

% 初始化状态向量和状态协方差矩阵
X0 = [x0; v_x0; 0; y0; v_y0; 0];
P0 = eye(6);

% 迭代预测和更新过程
for k = 1:N
    % 预测状态
    X_pred = F * X;
    P_pred = F * P * F' + Q;

    % 更新状态
    K = P_pred * H' * inv(H * P_pred * H' + R);
    X = X_pred + K * (Z(:,k) - H * X_pred);
    P = (eye(6) - K * H) * P_pred;
end

在上述代码中，我们定义了状态变量和状态转移矩阵、观测矩阵、噪声协方差矩阵，以及初始化状态向量和状态协方差矩阵。在迭代预测和更新过程中，我们根据EKF算法的步骤进行状态预测和更新，并使用测量值对状态进行校正。在实际应用中，我们需要根据具体场景和传感器特性进行参数的选择和调整。