Matlab实现的线性最小二乘目标跟踪仿真与应用

该资源是一篇国防科学技术大学电子科学与工程学院的《随机信号分析与处理》课程论文，主要探讨了基于最小二乘估计的目标跟踪在Matlab平台上的实现。论文的核心内容围绕线性最小二乘估计展开，这是一种广泛应用在信号处理领域的参数估计方法，尤其在目标跟踪中发挥着关键作用。 首先，作者介绍了最小二乘估计的基本概念。线性最小二乘法假设观测模型是线性的，通过拟合数据来估计未知参数。在该文中，待估计的目标参数被表示为向量θ，而观测数据则用矩阵形式表示。通过构建观测方程v'Hz + θ = z，其中H是观测矩阵，v是测量向量，最小二乘估计旨在找到使得残差平方和最小化的θ值。 论文的主要贡献在于展示了如何在Matlab环境下进行这种估计的模拟。Matlab以其强大的数值计算能力，使得设置仿真轨迹和处理大型矩阵运算变得简便。作者利用Matlab的优势，不仅实现了线性最小二乘估计的算法，还通过实际的仿真对比，评估了不同估计方法的性能，以此来优化跟踪精度和效率。 此外，论文可能涵盖了如何设计和实现目标跟踪算法的具体步骤，如卡尔曼滤波或者扩展卡尔曼滤波等，这些方法都是基于最小二乘估计的变种，常用于实时或连续的数据处理中。通过Matlab平台，可以直观地展示估计结果，便于理解和分析。 关键词"目标跟踪"和"线性最小二乘估计"突出了文章的核心技术，而"Matlab平台"则强调了实现手段和工具的选择。这篇论文提供了实用的编程示例和技术指南，对于从事信号处理和目标跟踪研究的工程师以及学生来说，具有很高的参考价值。