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?? filter_result.m

?? 卡爾曼濾波跟蹤算法,這個是跟蹤結果的程序
?? M
字號:
function [XER,YER]=filter_result(Ts,mon,d)
% filter_result         對觀測數據進行卡爾曼濾波,得到預測的航跡以及估計誤差的均值和標準差
% Ts                    采樣時間,即雷達的工作周期
% mon                   進行Monte-Carlo仿真的次數
% d                     測量的誤差,單位m
%返回值包括濾波預測后的估計航跡,以及均值和誤差協方差

if nargin>3
    error('Too many input arguments.');
end

offtime=800;

% 產生理論的航跡
[x,y]=trajectory(Ts,offtime);
Pv=d*d;
N=ceil(offtime/Ts);

randn('state',sum(100*clock)); % 設置隨機數發生器
for i=1:N
   vx(i)=d*randn(1); % 觀測噪聲,兩者獨立
   vy(i)=d*randn(1);
   zx(i)=x(i)+vx(i); % 實際觀測值
   zy(i)=y(i)+vy(i);
end

% 產生觀測數據
for n=1:mon
    % 用卡爾曼濾波得到估計的航跡
    XE=Kalman_filter(Ts,offtime,d,0); 
    YE=Kalman_filter(Ts,offtime,d,1);
    %誤差矩陣
    XER(1:N,n)=x(1:N)-(XE(1:N))';
    YER(1:N,n)=y(1:N)-(YE(1:N))';
end



%濾波誤差的均值
XERB=mean(XER,2);
YERB=mean(YER,2);

%濾波誤差的標準差
XSTD=std(XER,1,2); % 計算有偏的估計值,flag='1'
YSTD=std(YER,1,2);

%作圖
figure
plot(x,y,'r');hold on;
plot(zx,zy,'g');hold on;
plot(XE,YE,'b');hold off;
axis([1500 5000 1000 10000]),grid on;
legend('真實軌跡','觀測數據','濾波估計');

figure
subplot(2,2,1)
plot(XERB)
axis([0 500 -50 50])
xlabel('觀測次數')
ylabel('X方向濾波誤差均值'),grid on;
subplot(2,2,2)
plot(YERB)
axis([0 500 -50 50])
xlabel('觀測次數')
ylabel('Y方向濾波誤差均值'),grid on;
subplot(2,2,3)
plot(XSTD)
axis([0 500 0 150])
xlabel('觀測次數')
ylabel('X方向濾波誤差標準值'),grid on;
subplot(2,2,4)
plot(YSTD)
axis([0 500 0 150])
xlabel('觀測次數')
ylabel('Y方向濾波誤差標準值'),grid on;

X=XER;Y=YER;

?? 快捷鍵說明

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