【三维目标跟踪，EKF与RTS】三维非线性目标跟踪的MATLAB仿真程序，通过扩展卡尔曼滤波（EKF），在滤波结果的基础上利用 RTS平滑算法进行后向平滑

三维非线性目标跟踪仿真程序通过扩展卡尔曼滤波EKF对目标状态进行在线估计并在滤波结果的基础上利用 RTSRauch–Tung–Striebel平滑算法进行后向平滑以进一步提升轨迹估计精度。运行后输出轨迹对比、误差曲线、误差CDF以及统计指标分析便于直观评估不同算法的性能。原创代码包运行成功禁止翻卖文章目录程序详解核心亮点运行结果MATLAB源代码程序详解程序结构核心亮点三维真实场景建模支持目标在空间中的位置与速度演化贴近无人机、雷达跟踪等实际应用场景。非线性观测建模采用“距离 方位角 俯仰角”的观测方式更符合实际传感器如雷达/基站的测量特性。EKF实时估计实现标准扩展卡尔曼滤波流程可用于在线动态跟踪。RTS后向平滑优化在滤波结果基础上进一步提升轨迹精度有效降低抖动和累积误差。多维度性能评估时间误差曲线误差CDF分布平均误差 / RMSE / 最大误差 / 标准差运行结果轨迹对比误差曲线误差CDF曲线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,EKF与RTS平滑% 作者: matlabfilter% 2026-04-07/Ver1clear;clc;close all;rng(0);%% 参数设置dt0.1;T50;NT/dt;t(0:N-1)*dt;% 三维观测站sensor_pos[20;0;5];% [x;y;z] 位置可调% 状态 [x y z vx vy vz]% 状态转移矩阵F[100dt00;0100dt0;00100dt;000100;000010;000001];% 过程噪声q0.5;Qq^2*[dt^4/4*eye(3),dt^3/2*eye(3);dt^3/2*eye(3),dt^2*eye(3)];% 观测噪声sigma_r1;sigma_azdeg2rad(1);% 方位角sigma_eldeg2rad(1);% 俯仰角Rdiag([sigma_r^2,sigma_az^2,sigma_el^2]);%% 真实轨迹x_truezeros(6,N);x_true(:,1)[-10;0;2;1;0.5;0.2];fork2:Nx_true(:,k)F*x_true(:,k-1)mvnrnd(zeros(6,1),Q);end完整代码https://download.csdn.net/download/callmeup/92787543或如需帮助或有导航、定位滤波相关的代码定制需求请点击下方卡片联系作者