【滤波跟踪】基于扩展卡尔曼滤波的无人机路径跟踪附matlab代码

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⛄ 内容介绍

假设有两架无人机对移动目标进行协同定位，每架无人机上安装有被动雷达导引头，可提供高低角及方位角两种量测信息。请根据以下仿真条件，完成基于扩展卡尔曼滤波的协同定位滤波器设计及仿真分析。

⛄ 部分代码

function [out] = cal_H(x,y,z,Xs1,Xs2,Ys1,Ys2,Zs1,Zs2)

            Xrs1=x-Xs1;

            Xrs2=x-Xs2;

            Yrs1=y-Ys1;

            Yrs2=y-Ys2;

            Zrs1=z-Zs1;

            Zrs2=z-Zs2;

            S1=norm([Xrs1 Yrs1 Zrs1]);

            S2=norm([Xrs2 Yrs2 Zrs2]);

            s1=norm([Xrs1 Zrs1]);

            s2=norm([Xrs2 Zrs2]);

            dh1x=1/sqrt(1-(Yrs1/S1)^2)*(-Xrs1*Yrs1)/S1^3;

            dh1y=1/sqrt(1-(Yrs1/S1)^2)*(1/S1+(-Yrs1^2)/S1^3);

            dh1z=1/sqrt(1-(Yrs1/S1)^2)*(-Zrs1*Yrs1)/S1^3;

            dh2x=Zrs1/s1^2;

            dh2y=0;

            dh2z=-Xrs1/s1^2;

            dh3x=1/sqrt(1-(Yrs2/S2)^2)*(-Xrs2*Yrs2)/S2^3;

            dh3y=1/sqrt(1-(Yrs2/S2)^2)*(1/S2+(-Yrs2^2)/S2^3);

            dh3z=1/sqrt(1-(Yrs2/S2)^2)*(-Zrs2*Yrs2)/S2^3;

            dh4x=Zrs2/s2^2;

            dh4y=0;

            dh4z=-Xrs2/s2^2;

            O=zeros(1,6);

            out=[ dh1x dh1y dh1z O;

                      dh2x dh2y dh2z O;

                       dh3x dh3y dh3z O;

                       dh4x dh4y dh4z O];

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

​[1]冯燕. 基于扩展卡尔曼滤波的目标追踪算法[J]. 电脑知识与技术:学术版, 2022(024):018.

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