基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法matlab仿真

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

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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

　　

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。