目标跟踪与动态模型详解：多源融合与Kalman滤波算法

本资源是一份关于"目标动态模型与目标跟踪"的详细讲解PPT，由李玉柏教授分享，他的邮箱为ybli@uestc.edu.cn。内容涵盖了目标跟踪的基本概念、坐标系与跟踪门模型、目标动态建模、量测模型处理、坐标变换以及kalman滤波算法等核心主题。 在目标跟踪的基本概念部分，强调了目标状态的多样性，包括位置、速度等运动学分量，以及信号强度、谱特性等特征信息。跟踪问题的不确定性主要来自目标运动状态（过程噪声）、量测信息（观测噪声）和复杂环境（虚假噪声）。目标跟踪的本质是通过滤波技术减少这些不确定性，关注的量测通常是经过信号处理后的输出，而非原始观测数据。 单目标跟踪的原理框图显示了其递归滤波的过程：首先，传感器获取目标的量测数据，然后通过量测模型建立数据与目标位置的关系，结合机动模型进行状态估计和预测，最终更新并成为下一时刻的初始状态。目标动态特性通常用位置、速度和加速度等多维状态变量来描述。 重点内容包括常速模型CV模型，这是一种非齐次线性方程组的计算，涉及通解公式，对于理解目标跟踪的数学基础至关重要。此外，讲解还覆盖了量测模型的线性化处理，这对于实际应用中的滤波算法（如基于BLUE的Kalman滤波）设计是不可或缺的步骤。 这份PPT深入浅出地介绍了目标跟踪的理论基础和关键方法，适用于对目标跟踪技术感兴趣的读者，特别是那些从事多源信息融合处理、信号处理或导航系统设计的专业人员。通过学习，可以提升对目标跟踪算法的理解和实践能力。