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【CKF与RTS，MATLAB例程】二维非线性目标跟踪，观测为距离+角度，滤波使用容积卡尔曼滤波，附加RTS平滑，获得高精度定位。附代码下载链接

article 2026/4/20 2:57:51
通过模拟二维平面下目标的运动模型与传感器的距离/方位/俯仰观测利用容积卡尔曼滤波CKF进行前向状态估计并结合RTS算法进行后向平滑优化最终对比可视化三者的轨迹与定位精度原创代码包运行成功。请勿翻卖文章目录程序简介代码结构运行结果MATLAB源代码程序简介代码结构模块关键变量作用参数设置F, Q, R运动/噪声模型轨迹生成x_true, z蒙特卡洛仿真CKF 前向x_filt, P_filt, x_pred, P_pred实时估计RTS 后向x_smooth, P_smooth离线平滑可视化轨迹图、误差时序、CDF、箱线图综合性能分析误差评估同时给出了 RMSE、最大误差、标准差和多个百分位点以及3 σ 3\sigma3σ包络线具体的运行结果如下。运行结果运动轨迹误差图像命令行输出的结果程序结构MATLAB源代码部分代码如下%% 二维非线性目标跟踪,观测为距离角度,CKF与RTS平滑% 作者: matlabfilter% 2026-04-05/Ver1clear;clc;close all;rng(0);%% 参数设置dt0.1;T50;NT/dt;t(0:N-1)*dt;sensor_pos[25;0];F[10dt0;010dt;0010;0001];q0.5;Qq^2*[dt^4/40dt^3/20;0dt^4/40dt^3/2;dt^3/20dt^20;0dt^3/20dt^2];sigma_r1;sigma_bdeg2rad(1);Rdiag([sigma_r^2,sigma_b^2]);%% 真实轨迹与观测x_truezeros(4,N);x_true(:,1)[-10;0;1;0.5];zzeros(2,N);fork2:Nx_true(:,k)F*x_true(:,k-1)mvnrnd(zeros(4,1),Q);endfork1:N dxx_true(1,k)-sensor_pos(1);dyx_true(2,k)-sensor_pos(2);z(:,k)[sqrt(dx^2dy^2);atan2(dy,dx)]...[sigma_r*randn;sigma_b*randn];end%% CKF 前向滤波n4;x_filtzeros(4,N);P_filtzeros(4,4,N);x_predzeros(4,N);P_predzeros(4,4,N);完整代码https://download.csdn.net/download/callmeup/92787557如需帮助或有导航、定位滤波相关的代码定制需求请点击下方卡片联系作者

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