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?? main.asv

?? 卡爾曼在目標跟蹤中的應用本文對作勻速運動的二維空中機動目標進行研究
?? ASV
字號:
T=1;
alpha=0.8;            %  加權衰減因子
window=1/(1-alpha);   %  檢測機動的有效窗口長度
dt=100;               %  dt=dt_x=dt_y=100
Th=25;              %  機動檢測門限
Ta=9.49;              %  退出機動的檢測門限
N=155/T;              % 采樣次數
M=50;                 % 模擬次數
ar=20;
r=(300)^2/ar;
w=pi*300/r;
% 真實軌跡數據1,向心加速度等于20m/s^2
t0=1:1:70;
    xo0=-21000+300*t0;
    yo0=4500+0*t0;
xo1=zeros(1,85-70);
yo1=xo1;
xo1(1)=xo0(70);
yo1(1)=yo0(70);
for t1=1:1:15;
    xo1=cos(w*t1)+xo0(70);
    yo1=sin(w*t1)+xo0(70);
end
t2=1:1:70;
    xo2=xo1(14)-300*t2;
    yo2=yo1(15)+0*t2;   
x=[xo0,xo1,xo2];
y=[yo0,yo1,yo2];

e_x1=zeros(1,N);
e_x2=zeros(1,N);
e_y1=zeros(1,N);
e_y2=zeros(1,N);
px=zeros(1,N);
qy=zeros(1,N);
u=zeros(1,N);
u_a=zeros(1,N);

for j=1:M
  no1=100*randn(1,N);       %  隨機白噪
  no2=100*randn(1,N);
  for i=1:N;
    zx(i)=x(i)+no1(i);      %  觀測數據
    zy(i)=y(i)+no2(i);
    z(:,i)=[zx(i);zy(i)];
  end  
  
%
X_estimate(2,:)=[zx(2),(zx(2)-zx(1))/T,zy(2),(zy(2)-zy(1))/T];
X_est=X_estimate(2,:);
P_estimate=[dt^2,dt^2/T,0,0;dt^2/T,(dt^2)*2/(T^2),0,0;0,0,dt^2,dt^2/T;0,0,dt^2/T,(dt^2)*2/(T^2)];
x1(1)=zx(1); y1(1)=zy(1); x1(2)=X_estimate(2,1); y1(2)=X_estimate(2,3);
u(1)=0; u(2)=0; 
u1=u(2);

pp=0;% 0表示非機動,1表示機動
qq=0;
rr=1;
k=3;
while k<=N    
    if k<=20
        z1=z(:,k);
        [X_pre,X_est,P_estimate,u1]=kalmanstatic(X_est,P_estimate,z1,k,u1);
        X_estimate(k,:)=X_est;
        X_predict(k,:)=X_pre;
        P(k,:)=[P_estimate(1,1),P_estimate(1,2),P_estimate(2,2),P_estimate(3,3),P_estimate(3,4),P_estimate(4,4)];
        x1(k)=X_estimate(k,1);
        y1(k)=X_estimate(k,3);
        u(k)=u1;
        k=k+1;
    else
        if pp==0  % 進入非機動模型
            if rr==window+1 % 由機動進入非機動模型,為防止回朔,至少遞推window+1次
                u1=0;
            else 
            end
            while rr>0
            z1=z(:,k);
            [X_pre,X_est,P_estimate,u1]=kalmanstatic(X_est,P_estimate,z1,k,u1);
            X_estimate(k,:)=X_est;
            X_predict(k,:)=X_pre;
            P(k,:)=[P_estimate(1,1),P_estimate(1,2),P_estimate(2,2),P_estimate(3,3),P_estimate(3,4),P_estimate(4,4)];
            x1(k)=X_estimate(k,1);
            y1(k)=X_estimate(k,3);
            u(k)=u1;
            rr=rr-1;
            end
            rr=1;
            if u(k)>=Th
                pp=1;qq=1; % “pp=1,qq=1”表示由非機動進入機動模型
            else
            end
            k=k+1;
        else   % 機動模型
            if qq==1   %由非機動進入機動模型,需要進行修正
                k=k-window-1;  
                Xm_est=[X_estimate(k-1,:),0,0];
                Xm_pre=[X_predict(k,:),0,0];
                Pm_estimate=zeros(6,6);
                P=P(k-1,:);
                m=0;
            else      %在機動模型中進行遞推
                Xm_est=Xm_estimate(k-1,:);  
            end
                z1=z(:,k);
                [Xm_est,Pm_estimate,ua1,qq,m]=kalmandynamic(Xm_pre,Xm_est,Pm_estimate,z1,k,P,qq,m);
                Xm_estimate(k,:)=Xm_est;
                x1(k)=Xm_estimate(k,1);
                y1(k)=Xm_estimate(k,3);
                ua(k)=ua1;
            if ua1<Ta    % 進入非機動模型,降維,標志 pp=0
                X_est=Xm_estimate(k,1:4);
                P_estimate=Pm_estimate(1:4,1:4);
                pp=0; 
                rr=window+1;
            else
            end
            k=k+1;
        end
    end
end

for j=1:N
      px(1,j)=x1(1,j)+px(1,j);  % 迭加每次估計的數據
      qy(1,j)=y1(1,j)+qy(1,j);
 
      e_x1(j)=(x1(j)-x(j))+e_x1(j);
      e_y1(j)=(y1(j)-y(j))+e_y1(j);
      e_x2(j)=((x1(j)-x(j))^2)+e_x2(j);
      e_y2(j)=((y1(j)-y(j))^2)+e_y2(j);
end
end
for k=1:N
    px(1,k)=px(1,k)/M;
    qy(1,k)=qy(1,k)/M;
    e_x(k)=e_x1(k)/M;
    ex(k)=sqrt(e_x2(k)/M-e_x(k)^2);
    e_y(k)=e_y1(k)/M;
    ey(k)=sqrt(e_y2(k)/M-e_y(k)^2);
end
figure;
subplot(1,2,1),plot(x,y,'b',zx,zy,'k');
legend('真實軌跡','觀測軌跡');
subplot(1,2,2),plot(zx,zy,'k',px,zy,'r');
legend('觀測軌跡','50次濾波軌跡');
figure;
plot(x,y,'k',x1,y1,'r');
legend('真實軌跡','一次濾波軌跡');

figure;
subplot(2,2,1),plot(e_x); title('X坐標 濾波誤差均值曲線');
subplot(2,2,2),plot(e_y); title('Y坐標 濾波誤差均值曲線');
subplot(2,2,3),plot(ex);  title('X坐標 濾波誤差標準差曲線');
subplot(2,2,4),plot(ey);  title('Y坐標 濾波誤差標準差曲線');
% figure; plot(e_x); title('X坐標 濾波誤差均值曲線');
% figure; plot(e_y); title('Y坐標 濾波誤差均值曲線');
% figure; plot(ex);  title('X坐標 濾波誤差標準差曲線');
% figure; plot(ey);  title('Y坐標 濾波誤差標準差曲線');

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