基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法matlab仿真

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

5.完整程序


1.程序功能描述

基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法matlab仿真,在计多目标跟踪领域,基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法是近年来发展起来的先进技术,旨在提高在复杂场景下对多个移动目标的跟踪精度和鲁棒性。这类算法融合了目标间的合作信息,利用目标间的关系和数据关联性来优化跟踪结果。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

复制代码
figure;
subplot(3,2,[1,2]);
plot(y_obj2(1,1:N),y_obj2(4,1:N),'r-','Linewidth',1);
hold on;
plot(X_observation_obj2(1,1:N),X_observation_obj2(4,1:N),'b-');
hold on;
legend('真实轨迹','滤波轨迹');
xlabel('x(m)'),ylabel('y(m)');
grid on;
title('弹2,CV模型+"当前"状态模型');
% axis([200,4400,130,250]);

subplot(3,2,3);
plot(X_obser_se_obj2(1,1:N),'b-');
title('弹2,x方向位置误差均值,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,-5,5]);
subplot(3,2,4);
plot(X_obser_se_obj2(4,1:N),'b-');
title('弹2,y方向位置误差均值,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,-5,5]);

subplot(3,2,5);
plot(X_obser_mse_obj2(1,1:N),'b-');
title('弹2,x方向位置均方误差,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,0,5]);
subplot(3,2,6);
plot(X_obser_mse_obj2(4,1:N),'b-');
title('弹2,y方向位置均方误差,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,0,5]);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure;
subplot(321);
plot(y_obj2(2,1:N),'r-','Linewidth',1);
hold on;
plot(X_observation_obj2(2,1:N));
hold on;
legend('x真实速度','滤波速度');
xlabel('时间(s)'),ylabel('速度(m/s)');
grid on;
title('弹2,CV模型+"当前"状态模型');
axis([0,N,-2,20]);


subplot(322);
plot(y_obj2(5,1:N),'r-','Linewidth',1);
hold on;
plot(X_observation_obj2(5,1:N));
hold on;
legend('y真实速度','滤波速度');
xlabel('时间(s)'),ylabel('速度(m/s)');
grid on;
title('弹2,CV模型+"当前"状态模型');
axis([0,N,-2,20]);

subplot(323);
plot(X_obser_se_obj2(2,1:N),'b-');
title('弹2,x方向速度误差均值,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,-5,5]);

subplot(324);
plot(X_obser_se_obj2(5,1:N),'b-');
title('弹2,y方向速度误差均值,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,-5,5]);

subplot(325);
plot(X_obser_mse_obj2(2,1:N),'b-');
title('导弹2,x方向位置均方误差,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,0,5]);

subplot(326);
plot(X_obser_mse_obj2(5,1:N),'b-');
title('弹2,y方向位置均方误差,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,0,5]);


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%目标1%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%目标1%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%目标1%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%目标1%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure;
subplot(3,2,[1,2]);
plot(XObj(1,1:N),XObj(4,1:N),'r-','Linewidth',1);
hold on;
plot(X_observation_obj3(1,1:N),X_observation_obj3(4,1:N),'b-');
hold on;
legend('真实轨迹','滤波轨迹');
xlabel('x(m)'),ylabel('y(m)');
grid on;
title('目标,CV模型+"当前"状态模型');
% axis([200,4400,130,200]);

subplot(3,2,3);
plot(X_obser_se_obj3(1,1:N),'b-');
title('目标,x方向位置误差均值,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,-5,5]);
subplot(3,2,4);
plot(X_obser_se_obj3(4,1:N),'b-');
title('目标,y方向位置误差均值,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,-5,5]);

subplot(3,2,5);
plot(X_obser_mse_obj3(1,1:N),'b-');
title('目标,x方向位置均方误差,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,0,5]);
subplot(3,2,6);
plot(X_obser_mse_obj3(4,1:N),'b-');
title('目标,y方向位置均方误差,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,0,5]);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure;
subplot(321);
plot(XObj(2,1:N),'r-','Linewidth',1);
hold on;
plot(X_observation_obj3(2,1:N));
hold on;
legend('x真实速度','滤波速度');
xlabel('时间(s)'),ylabel('速度(m/s)');
grid on;
title('目标,CV模型+"当前"状态模型');
axis([0,N,-2,20]);


subplot(322);
plot(XObj(5,1:N),'r-','Linewidth',1);
hold on;
plot(X_observation_obj3(5,1:N));
hold on;
legend('y真实速度','滤波速度');
xlabel('时间(s)'),ylabel('速度(m/s)');
grid on;
title('目标,CV模型+"当前"状态模型');
axis([0,N,-2,20]);

subplot(323);
plot(X_obser_se_obj3(2,1:N),'b-');
title('目标,x方向速度误差均值,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,-5,5]);

subplot(324);
plot(X_obser_se_obj3(5,1:N),'b-');
title('目标,y方向速度误差均值,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,-5,5]);

subplot(325);
plot(X_obser_mse_obj3(2,1:N),'b-');
title('目标,x方向位置均方误差,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,0,5]);

subplot(326);
plot(X_obser_mse_obj3(5,1:N),'b-');
title('目标,y方向位置均方误差,CV模型+"当前"状态模型');xlabel('时间(s)'),ylabel('误差均值(m)');
grid on;
axis([0,N,0,5]);

figure;
plot(XObj(1,600:N),XObj(4,600:N),'k-');
hold on;
plot(x1,y1,'r-');
hold on;
plot(x2,y2,'b-');
hold on;
legend('目标','导弹1','导弹2');
axis([0,4000,-1000,2500]);
grid on

save Res.mat MSE1 MSE2 X_obser_mse_obj1 X_obser_mse_obj2 X_obser_mse_obj3 x1 x2 y1 y2
16_029m

4.本算法原理

这里首先介绍一下CV模型和CS(当前统计)模型:

CV:

CS:

实际应用中,CS模型和CV模型可以结合使用,先通过CS模型进行初步聚类和目标候选,然后在每个簇内应用CV模型的投票机制进行目标确认和数据关联优化。这样既利用了目标间的聚类特性,又通过合作投票增强了对目标状态估计的准确性,特别是在遮挡、重叠和快速运动等复杂场景下,能显著提高跟踪的稳定性和精度。

基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法,通过整合目标聚类、共识选择和合作投票等机制,为解决复杂动态场景下的多目标跟踪问题提供了一套有效的方法。这些算法的实施细节和参数调整对最终性能有显著影响,需要根据具体应用场景进行细致调整和优化。

5.完整程序

VVV

相关推荐
Python大数据分析@21 小时前
Origin、MATLAB、Python 用于科研作图,哪个最好?
开发语言·python·matlab
牛马baby1 天前
MATLAB下载安装教程(附安装包)2025最新版(MATLAB R2024b)
开发语言·matlab
Evand J1 天前
【MATLAB例程】AOA与TDOA混合定位例程,适用于三维环境、4个锚点的情况,附下载链接
开发语言·matlab
m0_555762902 天前
Matlab 频谱分析 (Spectral Analysis)
开发语言·matlab
guygg882 天前
基于matlab的FIR滤波器
开发语言·算法·matlab
我爱C编程2 天前
基于拓扑结构检测的LDPC稀疏校验矩阵高阶环检测算法matlab仿真
算法·matlab·矩阵·ldpc·环检测
hie988943 天前
MATLAB锂离子电池伪二维(P2D)模型实现
人工智能·算法·matlab
88号技师3 天前
2025年6月一区-田忌赛马优化算法Tianji’s horse racing optimization-附Matlab免费代码
开发语言·算法·matlab·优化算法
m0_555762903 天前
matlab 教程
matlab
松果集3 天前
MATLAB基础知识【8】绘图,peaks,sphere,积分
matlab