【目标跟踪】Kalman过滤器,EKF,Gaussian Filter,PhD滤波器和粒子过滤器的工作原理附matlab代码

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🔥内容介绍

目标跟踪的核心是在噪声干扰下,通过传感器观测数据估计目标的状态(如位置、速度、加速度) ,而滤波器本质是 “状态估计工具”—— 它融合先验知识(目标运动模型)和观测数据,抑制噪声,输出最优状态估计。本文聚焦五种经典滤波器:Kalman 过滤器(KF)、扩展卡尔曼滤波器(EKF)、高斯滤波器(Gaussian Filter)、PHD 滤波器(Probability Hypothesis Density Filter)和粒子过滤器(Particle Filter),逐一拆解其工作原理。

二、1. Kalman 过滤器(KF):线性高斯系统的最优解

核心定位

KF 是线性系统 + 高斯噪声假设下的最优线性状态估计器,是所有现代跟踪滤波器的基础。

🔥运行结果

🔥部分代码

%Process Noise Covariance matrix

q = [(deltaT^4)/4 (deltaT^3)/2;(deltaT^3)/2 (deltaT^2)];

Q = sigmaQ^2.*[q zeros(2,2); zeros(2,2) q];

%Covariance of the Prior at iteration zero

P = 1000*eye(4,4);

%Mapping of the state on to the measurement space

H = [1 0 0 0; 0 0 1 0];

%Observation Noise Covariance matrix

R = (sigmaR^2).*[1 0;0 1];

%-------------------------

%Simulator

x0 = [0;0;0;0];

numP = 50;

for i = 1:numP

x = mvnrnd(F*x0,Q);

X(:,i) = x';

z = mvnrnd(H*x',R);

🔥参考文献

[1]雷萌.多传感器多目标跟踪算法研究[D].长安大学[2026-01-20].DOI:CNKI:CDMD:2.1013.017894.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
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🌈 信号处理方面
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🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
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🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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