基于卡尔曼滤波的雷达光电多目标航迹融合算法matlab仿真

server/2025/3/17 1:15:58/

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1卡尔曼滤波步骤

4.2 雷达光电多目标航迹融合算法原理

5.完整程序


1.程序功能描述

       基于卡尔曼滤波雷达光电多目标航迹融合算法matlab仿真。实现2个雷达,一个光电下的双目标航迹融合。将雷达和光电传感器的数据进行融合,可以充分发挥两者的优势,提高目标跟踪的精度和可靠性。

2.测试软件版本以及运行结果展示

matlab2022a/matlab2024b版本运行

3.核心程序

...........................................................................%对两个雷达进行kalman滤波融合,主要对距离,俯仰,方位三个数据进行融合  %进行卡尔曼处理,两个雷达的扫描进行合并+包括坐标系的转换   K1_A1_dat = func_func_kalman_total1(S1_A1_dat,S2_A1_dat,1);K1_A2_dat = func_func_kalman_total1(S1_A2_dat,S2_A2_dat,1);    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%以下部分开始光电部分的处理if type == 3%光电idx3          =  idx3+1; T3_time(idx3)    =  tmps(1);%时间序号T3_package(idx3) =  tmps(2);%数据包序号 T3_Aimtime(idx3) =  tmps(3);%目标时间(秒) T3_theta1(idx3)  =  tmps(5);%俯仰(度) T3_theta2(idx3)  =  tmps(6);%方位(度)%直接极坐标下进行关联datmp3           = [T3_time(idx3),T3_package(idx3),T3_Aimtime(idx3),T3_theta1(idx3),T3_theta2(idx3)];%直接极坐标下进行关联if idx2 > Start %消除一开始的有误差的几帧tmp1      = [T3_theta1(Start),T3_theta2(Start)]; tmp2      = [T3_theta1(idx3) ,T3_theta2(idx3)]; dst       = sqrt((tmp1(1)-tmp2(1))^2 + (tmp1(2)-tmp2(2))^2);if dst>LVL%关联分类T3_A1_dat= [T3_A1_dat;datmp3];%关联上则加入数据向量T3_A2_dat= T3_A2_dat;%没有关联上,则丢弃elseT3_A1_dat= T3_A1_dat;%没有关联上,则丢弃T3_A2_dat= [T3_A2_dat;datmp3];%关联上则加入数据向量endendend%插值if size(T3_A1_dat,1)>=2%插值C3_A1_dat = func_insert(T3_A1_dat,2);  endif size(T3_A2_dat,1)>=2%插值C3_A2_dat = func_insert(T3_A2_dat,2);end%时间对齐同步S3_A1_dat = C3_A1_dat;S3_A2_dat = C3_A2_dat; K3_A1_dat = S3_A2_dat;K3_A2_dat = S3_A1_dat;    %将这些数据进行合并到新的航迹矩阵中%时间对齐同步[RD_A1_Dat,GD_A1_Dat]=func_timesysn(K1_A1_dat,K3_A1_dat);[RD_A2_Dat,GD_A2_Dat]=func_timesysn(K1_A2_dat,K3_A2_dat);%将雷达和光电数据融合到目标对应的估计中,获得目标最终的轨迹A1_dat = func_func_kalman_total2(RD_A1_Dat,GD_A1_Dat);A2_dat = func_func_kalman_total2(RD_A2_Dat,GD_A2_Dat);
end[x0,y0] = pol2cart(A1_dat(:,4),A1_dat(:,5));
x1 = [A1_dat(:,3).*x0];
y1 = [A1_dat(:,3).*y0];[x0,y0] = pol2cart(A2_dat(:,4),A2_dat(:,5));
x2 = [A2_dat(:,3).*x0];
y2 = [A2_dat(:,3).*y0];%显示算法处理前的效果
figure;
subplot(121);plot(x1,y1,'b','linewidth',3);title('目标1融合航迹');
grid on
subplot(122);plot(x2,y2,'b','linewidth',3);title('目标2融合航迹');
grid on
016_069m

4.本算法原理

       在现代多传感器目标跟踪系统中,雷达和光电传感器具有各自独特的优势。雷达能够在较远的距离上对目标进行探测和跟踪,提供目标的距离、速度等信息;光电传感器则具有较高的角度测量精度和图像分辨率,能够提供目标的视觉特征。将雷达和光电传感器的数据进行融合,可以充分发挥两者的优势,提高目标跟踪的精度和可靠性。卡尔曼滤波作为一种经典的最优估计方法,在多目标航迹融合中得到了广泛的应用。

4.1卡尔曼滤波步骤

卡尔曼滤波主要包括预测和更新两个步骤:

4.2 雷达光电多目标航迹融合算法原理

       在进行航迹融合之前,需要对雷达和光电传感器的数据进行预处理,包括数据校准、时间同步等操作。

       数据校准:由于雷达和光电传感器的测量原理和安装位置不同,它们的测量数据可能存在一定的偏差。需要对这些偏差进行校准,使不同传感器的数据在同一坐标系下具有一致性。

       时间同步:雷达和光电传感器的采样频率可能不同,需要对它们的数据进行时间同步,确保在同一时刻进行融合处理。

       航迹关联:航迹关联是多目标航迹融合的关键步骤,其目的是将不同传感器的航迹进行匹配,确定哪些航迹对应同一个目标。

        通过融合雷达和光电传感器的数据,可以充分利用两者的优势,提高目标跟踪的精度。雷达提供的距离和速度信息与光电传感器提供的高精度角度信息相结合,能够更准确地估计目标的状态。

5.完整程序

VVV


http://www.ppmy.cn/server/175569.html

相关文章

重新认识OpenCV:C++视角下的历史演进、功能特性以及OpenCV 4.11新特性

(基于2025年最新技术动态,面向工业级C开发者) 一、OpenCV的历史迭代与技术定位 自1999年英特尔实验室诞生以来(记住这个人-加里 布拉德斯基,是他怀揣着美好愿景启动了这个项目),OpenCV已成长…

UBuntu24.04-JDK7-TOMCAT7安装

jdk7 apt-get 找不到。 tomcat7 也没找到。 以下是安装成功的,供大家参考。 1.JAVA openjdk-7-jdk /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd641.安装指定版本apt search jdk //查找版本sudo apt install default-jdk //此为默认版本sudo apt install ope…

目前人工智能的发展,判断10年、20年后的人工智能发展的主要方向,或者带动的主要产业

根据2025年的最新行业研究和技术演进趋势,结合历史发展轨迹,未来10-20年人工智能发展的主要方向及带动的产业将呈现以下六大核心趋势: 一、算力革命与底层架构优化 核心地位:算力将成为类似“新能源电池”的基础设施,…

Spring Boot框架总结(超级详细)

前言 本篇文章包含Springboot配置文件解释、热部署、自动装配原理源码级剖析、内嵌tomcat源码级剖析、缓存深入、多环境部署等等,如果能耐心看完,想必会有不少收获。 一、Spring Boot基础应用 Spring Boot特征 概念: 约定优于配置&#…

IvorySQL 4.4 发布

IvorySQL 4.4 已于 2025 年 3 月 10 日正式发布。新版本全面支持 PostgreSQL 17.4,新增多项新功能,并修复了已知问题。 增强功能 PostgreSQL 17.3 增强功能 加强 PQescapeString 及相关函数对无效编码输入字符串的防护。恢复在连接请求中出现的数据库…

【2025】Electron Git Desktop 实战一(上)(架构及首页设计开发)

源代码仓库: Github仓库【electron_git】 Commit : bb40040 Github Desktop 页面分析 本节目标: 1、实现类似Github Desktop的「空仓库」提示页 2、添加本地仓库逻辑编写从 Github Desktop 我们看到 他的 主要页面分为三个区域 Head头部区域…

Android的第一次面试(Java篇)

在 Android 开发中,View 是用户界面的基础组件,理解 View 的绘制原理以及如何自定义 View 是实现独特界面效果的关键。本文将深入探讨 Android View 的绘制流程、自定义 View 的工作原理,并通过具体的代码示例来展示如何实现自定义 View。 A…

Matlab 灰度质心+抛物线拟合提取条纹中心

文章目录 一、简介二、实现代码三、实现效果一、简介 这里的思路也是很简单,主要分为三个步骤: 1. 使用灰度质心法提取初始的条纹中心。但是这种方法有它的缺点,他是沿着水平方向进行灰度加权来计算得到的,这其实并不是很合理,因此就有第二个过程。 2. 计算初始条纹中心点…