MATLAB中的机动目标跟踪：CA模型与IMM算法

"这篇文档是关于MATLAB环境下的目标跟踪程序的研究，主要涉及机动目标跟踪滤波方法的仿真。文章介绍了在二维平面上雷达对目标的探测情况，并探讨了不同目标运动模型及其适用场景，包括匀速模型（CV）、匀加速模型（CA）、Signer模型和均值自适应的“当前”统计模型（CS）。文中提到了非线性滤波技术，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和不敏卡尔曼滤波（UKF），用于处理雷达量测中的随机噪声干扰。同时，文章也简要描述了目标在平面内的坐标表示方式。" 目标跟踪在MATLAB中的实现通常涉及到信号处理和估计理论，此报告聚焦于机动目标的跟踪。机动目标跟踪是一个复杂问题，因为目标可能突然改变速度或方向，这使得简单的跟踪算法难以准确预测其轨迹。文档首先提出了问题背景，一个二维雷达系统用于检测目标的径向距离和方位角。 在讨论目标运动模型时，报告区分了单模型和多模型方法。单模型，如匀速模型（CV）和匀加速模型（CA），适用于不同强度的机动情况。CV模型适合目标做匀速直线运动，而CA模型则用于机动程度较小的情况。对于更强的机动，Signer模型和CS模型，或者交互式多模型（IMM）能够提供更好的跟踪效果。不过，报告中选择了CA模型和IMM作为仿真研究的对象。 在实际应用中，雷达量测通常包含噪声，因此需要非线性滤波技术来处理。扩展卡尔曼滤波（EKF）通过泰勒展开线性化非线性方程，是早期的非线性滤波解决方案。不敏卡尔曼滤波（UKF）则利用UT变换近似非线性函数的分布，相对于EKF，UKF在某些情况下更稳定且精度更高。尽管粒子滤波（PF）算法也能处理非线性问题，但由于其计算复杂度较高，该报告并未采用。 报告还描述了目标在平面内的坐标关系，用径向距离R和方位角ϕ表示目标的位置，方位角定义为正东方向的夹角，逆时针方向为正。 这个MATLAB程序设计涵盖了目标跟踪的基本理论，包括运动模型的选择、非线性滤波算法的应用以及平面坐标系统的使用，为学习者提供了深入理解目标跟踪技术的实践案例。