《目標(biāo)定位跟蹤算法及仿真程序》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《目標(biāo)定位跟蹤算法及仿真程序（7頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、圖1質(zhì)心定位 目標(biāo)定位跟蹤算法及仿真程序 質(zhì)心算法是最簡(jiǎn)單的定位算法，如圖2-1所示，四個(gè)小圓為觀測(cè)站，實(shí)線三 角形是目標(biāo)真實(shí)的位置，假設(shè)四個(gè)圓形觀測(cè)站都探測(cè)到目標(biāo)的存在，則根據(jù)質(zhì)心 定位算法，目標(biāo)的位置（x,y）可以表示為：x=4蘭仝厘，4丫二生丄旦衛(wèi)，這里觀測(cè)站得位置為（Xi,yJ，同理，當(dāng)觀測(cè)站數(shù)目為N4時(shí)，這時(shí)候的質(zhì)心定位算法可以表示為： 1 Xi yi ■q%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%質(zhì)心定位算法Matlab程序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

2、%%functionmain%定位初始化Length=1OO;%場(chǎng)地空間，單位：米Width=100;%場(chǎng)地空間，單位：米d=50;%目標(biāo)離觀測(cè)站50米以內(nèi)都能探測(cè)到，反之則不能Node_number=6;%觀測(cè)站的個(gè)數(shù)fori=1:Node_number%觀測(cè)站的位置初始化，這里位置是隨機(jī)給定的 Node(i).x=Width*rand; Node(i).y=Length*rand;end%目標(biāo)的真實(shí)位置，這里也隨機(jī)給定Target.x=Width*rand;Target.y=Length*rand;%觀測(cè)站探測(cè)目標(biāo)X=[]；fori=1:Node_number ifDIST(Node

3、(i),Target)<=dX=[X;Node(i).x,Node(i).y]; endendN=size(X,1);%探測(cè)到目標(biāo)的觀測(cè)站個(gè)數(shù)Est_Target.x=sum(X(:,1))/N;%目標(biāo)估計(jì)位置xEst_Target.y=sum(X(:,2))/N;%目標(biāo)估計(jì)位置yError_Dist=DIST(Est_Target,Target)%目標(biāo)真實(shí)位置與估計(jì)位置的偏差距離%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%畫(huà)圖figureholdon;boxon;axis([01000100]);%輸出圖形的框架fori=1:Node_n

4、umberh仁plot(Node(i).x,Node(i).y,'ko','MarkerFace','g','MarkerSize',10);text(Node(i).x+2,Node(i).y,['Node',num2str(i)]);endh2=plot(Target.x,Target.y,'kA','MarkerFace','b','MarkerSize',10);h3=plot(Est_Target.x,Est_Target.y,'ks','MarkerFace','r','MarkerSize',10);line([Target.x,Est_Target.x],[Target.y,E

5、st_Target.y],'Color','k');circle(Target.x,Target.y,d);legend([h1,h2,h3],'ObservationStation'，‘TargetPostion'，‘EstimatePostion');xlabel(['error=',num2str(Error_Dist),'m']);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%子函數(shù)，計(jì)算兩點(diǎn)間的距離functiondist=DIST(A,B)dist=sqrt((A.x-B.x)A2+(A.y-B.y)A2);%子函數(shù)，以目標(biāo)為中心畫(huà)

6、圓functioncircle(xO,yO,r)sita=0:pi/20:2*pi;plot(xO+r*cos(sita),yO+r*sin(sita));%中心在(xO,yO)，半徑為r%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%執(zhí)行程序，得到仿真結(jié)果： 100 ? ▲ ObservationStation ■M. 90 TargetPostion ■畀 ■ EstimatePostion 80 - 70 .Node1 60 ?Node2 - 50

7、 .Node6. 40 ■a 30 ?Node5 20 - 10 ■Node3 .i ■ ■iii 0102030405060708090100 更多目標(biāo)定位跟蹤算法和程序請(qǐng)參考以下書(shū)籍: 目無(wú)瓷從敷凜篇試及時(shí)表 目錄 第一章目標(biāo)跟蹤概述11.1多傳感器探測(cè)的目標(biāo)跟蹤架構(gòu)11.2目標(biāo)定位算法簡(jiǎn)介21.3目標(biāo)跟蹤過(guò)程描述21.4跟蹤模型的建立4第二章常用目標(biāo)定位算法72.1質(zhì)心定位算法程序72.2加權(quán)質(zhì)心定位算法程序92.3最小二乘/極大似然定位算法122.3.1測(cè)距技術(shù)122.3.2定位技術(shù)142

8、.3.3最小均方誤差的二維定位方法程序162.3.4最小均方誤差的三維定位方法程序172.3.5最小二乘/極大似然用于目標(biāo)跟蹤（連續(xù)定位）程序192.3.6最小二乘/極大似然用于純方位目標(biāo)跟蹤（連續(xù)定位）程序22第三章卡爾曼濾波24Kalman濾波24Kalman濾波原理24Kalman濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用及仿真程序26擴(kuò)展Kalman濾波（EKF）283.2.1擴(kuò)展Kalman濾波原理283.2.2基于EKF的單站觀測(cè)距離的目標(biāo)跟蹤程序293.2.3基于EKF的單站純方位目標(biāo)跟蹤程序32無(wú)跡Kalman濾波（UKF）353.3.1無(wú)跡Kalman濾波原理353.3.2無(wú)跡卡爾曼在目標(biāo)跟蹤中

9、的應(yīng)用的仿真程序36交互多模型Kalman濾波（IMM）403.4.1交互多模原理403.4.1交互多模kalman濾波在目標(biāo)跟蹤應(yīng)用仿真程序47第四章蒙特卡洛方法52概念和定義52蒙特卡洛模擬仿真程序53硬幣投擲實(shí)驗(yàn)（1）53硬幣投擲實(shí)驗(yàn)（2）53古典概率實(shí)驗(yàn)54幾何概率模擬實(shí)驗(yàn)54復(fù)雜概率模擬實(shí)驗(yàn)55蒙特卡洛理論基礎(chǔ)57大數(shù)定律57中心極限定律58蒙特卡洛的要點(diǎn)594.4蒙特卡洛方法的應(yīng)用60Buffon實(shí)驗(yàn)及仿真程序61蒙特卡洛方法計(jì)算定積分的仿真程序62第五章粒子濾波66粒子濾波概述66蒙特卡洛采樣原理66貝葉斯重要性采樣675.1.3序列重要性抽樣（SIS）濾波器67Bootstra

10、p/SIR濾波器69粒子濾波重采樣方法實(shí)現(xiàn)程序71隨機(jī)重采樣程序71多項(xiàng)式重采樣程序73系統(tǒng)重采樣程序74殘差重采樣程序76粒子濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用77高斯模型下粒子濾波的實(shí)例程序77高斯噪聲下粒子濾波用于目標(biāo)跟蹤的程序81閃爍噪聲下粒子濾波用于目標(biāo)跟蹤的程序85本書(shū)說(shuō)明： 該書(shū)的研究?jī)?nèi)容是目標(biāo)跟蹤的狀態(tài)估計(jì)方法，主要有最小二乘估計(jì)，Kalman濾波，擴(kuò)展Kalman濾波，無(wú)跡Kalman濾波以及粒子濾波等，包括理論介紹和MATLAB源程序兩部分。 全書(shū)構(gòu)成：一，講述原理（原書(shū)截圖） 利用舉十二乘底現(xiàn)可以肓到目楊節(jié)點(diǎn)的車(chē)滬「柬佶計(jì).即：- （叫一mJ O't一斗） 遷

11、w 科中顯 <1:一"} f *e= -2 巧一&；-Xi+2-j4+y： ■X- X -Sil—斗] ao.-'O'Oqg3OH^OGiO-C*€1：3D^DDCODOOOEt?J齊’3>口’打00'口打◎匸>C：t*> %最小二乘位首佔(zhàn)計(jì)' 0cttt]3.^,3ti6aatti也n0』0i^c1tn*o一也也a □DOQ

12、ODGQC-C-3D73-EdODiDCI01. ^qycuerch?igf3<- J定位迥治化* tengfb=lOO]%場(chǎng)地空間?單來(lái)*J viiui=iofl;5塘地空冋單如米』 Xo3e_nuir-b

13、and;■ laroet.v=Leng±rrazd.* J觀測(cè)站援測(cè)目赫* X弍]屮 鬥];r測(cè)肆E離* i-1^Xodr^^TEbfr [dl.d：]_--50 三維定位仿真結(jié)果圖例四，結(jié)果分析9080 .Node2

14、 ■ ObservationStation ■ TrueTrace ■ MLETtace L'——'— -|Node4■Node11010203040506070純方位目標(biāo)跟蹤軌跡 nNode58090100觀測(cè)距離目標(biāo)跟蹤軌跡 ■■20濾波前誤差濾波后誤差“I x方向估計(jì)誤差均值 200!,,.,,100-100-r -200IIIIIIII 50100150200250300350400450 - - 1,?llKrj *■■■- ■ 1 ■II 200100 0-100-200y方向估計(jì)誤差均值50100150200250300350400450跟蹤誤差分析圖例 QQ: 如果你在研究中遇到原理或者編程的困難，歡迎交流，加入 345194112。本書(shū)網(wǎng)址