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1.算法運行效果圖預覽 
2.算法運行軟件版本 MATLAB2022a 3.算法理論概述 隨著傳感器網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展,，目標跟蹤作為其核心應用之一，在軍事,、民用等領域中得到了廣泛的關注,。擴展卡爾曼濾波（EKF）作為一種有效的非線性濾波方法，被廣泛應用于傳感器網(wǎng)絡的目標跟蹤中,。 傳感器網(wǎng)絡是由分布在空間中的多個傳感器節(jié)點組成,，這些節(jié)點通過無線通信方式相互連接，共同協(xié)作完成對環(huán)境信息的感知,、處理和傳輸,。目標跟蹤是指利用傳感器網(wǎng)絡獲取的目標狀態(tài)信息（如位置、速度等），通過一定的算法估計目標的運動狀態(tài),，并實現(xiàn)對目標未來運動狀態(tài)的預測,。 在傳感器網(wǎng)絡目標跟蹤中，由于傳感器節(jié)點的觀測數(shù)據(jù)通常受到噪聲干擾和非線性因素的影響,，因此需要采用有效的濾波算法對觀測數(shù)據(jù)進行處理,，以提高目標跟蹤的精度和魯棒性。擴展卡爾曼濾波（EKF）正是一種適用于非線性系統(tǒng)的濾波方法,，它通過對非線性系統(tǒng)進行線性化近似處理,，再利用標準卡爾曼濾波框架進行狀態(tài)估計和預測。 擴展卡爾曼濾波是一種處理非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計的方法,，它通過線性化非線性過程和測量模型,，在每次迭代中利用高斯分布的性質進行最優(yōu)估計。 
在多傳感器網(wǎng)絡環(huán)境下,，每個傳感器可能提供關于目標的不同視角或不同屬性的觀測數(shù)據(jù),。每個傳感器節(jié)點都獨立運行一個EKF，然后通過數(shù)據(jù)融合技術（如卡爾曼融合或分布式卡爾曼濾波）整合所有傳感器的信息來獲取更準確的目標狀態(tài)估計,。 4.部分核心程序 % 定義初始位置的均值和標準差
Xreal0 = [-0.5; 0];
sgm0 = sqrt(0.05);
% 初始化估計位置，加入隨機噪聲
XNreal0= Xreal0 + sgm0 * randn(2, 1); % posicion inicial estimada
% 初始化估計位置矩陣
Xst = zeros(2, MTKL);
Xst(:, 1) = XNreal0;
% 初始化位置協(xié)方差矩陣
P_t = sgm0^2 * eye(size(Xst, 1));
% 定義u的協(xié)方差矩陣
Q = 0;
% 定義測量噪聲的協(xié)方差矩陣
R = sgm^2 * eye(size(Pxy, 2));
% 初始化f向量
f = zeros(size(Pxy, 2), 1);
% Kalman 濾波循環(huán)
for t = 2 : MTKL
% 預測步驟
Xst1 = A * Xst(:, t - 1) + u; % 預測位置
Pst1 = Q + A * P_t * A';% 預測協(xié)方差
% 更新步驟
J = func_jacob(Xst1, Pxy);% 計算雅可比矩陣
K_t = Pst1 * J'/(J * Pst1 * J' + R); % 計算Kalman增益
for i = 1 : length(f)
f(i) = exp(-0.5 * norm(Xst1 - Pxy(:, i))^2);% 計算預測的測量值
end
% 更新估計位置
Xst(:, t) = Xst1 + K_t * (Yr(:, t) - f);
% 更新協(xié)方差
P_t = Pst1 - K_t * (J * Pst1 * J') * K_t';
end
err= mean2(abs(Xr0-Xst))
% 繪制傳感器位置,、真實軌跡和估計軌跡
figure
plot(Pos1(1), Pos1(2), 'ro', 'LineWidth', 2);
hold on
plot(Pos2(1), Pos2(2), 'go', 'LineWidth', 2);
hold on
plot(Pos3(1), Pos3(2), 'yo', 'LineWidth', 2);
hold on
plot(Pos4(1), Pos4(2), 'co', 'LineWidth', 2);
hold on
plot(Xr0(1, :), Xr0(2, :), 'b', 'LineWidth', 2);
hold on
plot(Xst(1, :), Xst(2, :), 'm.', 'LineWidth', 1);
xlabel('{\itx}_{1}'),
ylabel('{\itx}_{2}');
legend('傳感器1', '傳感器2', '傳感器3', '傳感器4', '真實數(shù)據(jù)', '估計數(shù)據(jù)');
grid;
save R1.mat err
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