卡尔曼滤波估计二维多个匀速直线运动毫米波用户的角度Matlab代码实现

以下是一个基于卡尔曼滤波的二维多个匀速直线运动毫米波用户角度估计的 Matlab 代码示例：

% 预测步骤
dt = 0.1; % 时间间隔
A = [1 0 dt 0; 0 1 0 dt; 0 0 1 0; 0 0 0 1]; % 状态转移矩阵
u = [0.2; 0.3]; % 控制输入
B = [dt^2/2*eye(2); dt*eye(2)]; % 控制输入矩阵
Q = [0.1 0 0 0; 0 0.1 0 0; 0 0 0.1 0; 0 0 0 0.1]; % 状态转移噪声协方差矩阵
x = [0; 0; 1; 1]; % 状态向量，包括位置和速度
P = [1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 0; 0 0 0 1]; % 状态协方差矩阵
for k = 1:100 % 时序循环
    
    % 预测步骤
    x = A * x + B * u;
    P = A * P * A' + Q;
    
    % 更新步骤
    z = [10 15 20; 5 10 15] + randn(2,3); % 观测值
    H = [1 0 0 0; 0 1 0 0; 1 0 0 0; 0 1 0 0; 1 0 0 0; 0 1 0 0]; % 观测矩阵
    R = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]; % 观测噪声协方差矩阵
    K = P * H' / (H * P * H' + R); % 卡尔曼增益
    x = x + K * (z - H * x); % 更新状态向量
    P = (eye(4) - K * H) * P; % 更新状态协方差矩阵
    
    % 显示结果
    plot(x(1), x(2), 'ro');
    hold on;
    plot(z(1,:), z(2,:), 'bx');
    hold off;
    ylim([0 25]);
    xlim([0 25]);
    drawnow;
end

这段代码实现了一个简单的二维多个匀速直线运动毫米波角度估计器，其中状态向量包括目标的位置和速度，观测值是一个带有高斯噪声的随机变量。在每次循环中，代码执行预测步骤和更新步骤，最后将结果显示在图形窗口中。