主要内容

歌手

辛格加速度运动模型

折叠所有页面

语法

Updatedstates =歌手(状态)
Updatedstates = singer(states,dt)
Updatedstates =歌手(状态，dt,tau)

描述

例子

updatedstates=歌手(州）返回当前更新后的状态州基于辛格加速度运动模型。默认时间步长为1秒。

updatedstates=歌手(州，dt）指定时间步长，dt，几秒钟。

updatedstates=歌手(州，dt，τ）指定目标机动时间常数，τ，几秒钟。默认目标机动时间常数是20秒。

例子

全部折叠

打开实时脚本

定义一个二维辛格加速度运动的状态矩阵。

状态= [1 2 2.5;1 2.5 3;0 -1 2;2 3 -1;5 0 3;-2 4 2];

通过使用默认时间步长间隔来预测状态dt= 1秒。

州=歌手(州)
州=6×32.0000 4.0082 6.4835 1.0000 1.5246 4.9508 0 -0.9512 1.9025 6.0165 4.9671 2.9835 3.0492 3.9016 4.9508 -1.9025 3.8049 1.9025

通过使用预测状态dt= 0.1秒。

各州=歌手(各州，0.1)
州=6×32.1000 4.1559 6.9881 1.0000 1.4297 5.1406 0 -0.9465 1.8930 6.3119 5.3762 3.4881 2.8594 4.2812 5.1406 -1.8930 3.7859 1.8930
打开实时脚本

定义一个二维辛格加速度运动的状态向量。

State = [10;-10;3;0;10; 3];Dt = 0.2;%时间步长，以秒为单位Tau = 10;%机动时间(秒)

使用歌手函数创建轨迹并测量位置singermeas函数。

位置= 0 (2,100);预分配内存测量值= 0 (3,100);预分配内存为I = 1:1:100 state = singer(state, dt, tau);position (:，i) = [state(1);(4)];测量值(:，i) = singermeas(状态);结束

可视化结果。

Plot (position (1，:)， position (2，:)) hold住在情节(测量(1:),测量(2:)“。”)标题(“歌手加速模型”）;包含(“X [m]”）;ylabel (“Y [m]”）;传奇(“轨迹”，“测量”）;

图中包含一个轴对象。标题为“辛格加速度模型”的axis对象包含2个类型为line的对象。这些对象代表轨迹、测量。

输入参数

全部折叠

当前状态，指定为实值3 n-by-1向量或实值3 n——- - - - - -米矩阵。N是空间度的状态，和米是状态数。

每列中的状态向量根据其空间维度的不同采用不同的形式。

空间度 状态向量结构
一维 [x, vx; ax)
二维 [x, vx;斧子;y v,唉)
三维 [x, vx;斧子;y v;是的;z; vz; az)

例如,x代表了x协调,vx中的速度x方向,斧头中的加速度x方向。如果运动模型是在一维空间中，则y- - -z-坐标轴被假设为零。如果运动模型在二维空间中，则沿z-轴被假设为零。位置坐标以米为单位。速度坐标以米/秒为单位。加速度坐标单位为m/s2．

例子:[5, 0.1, 0.01, 0; -0.2; -0.01; 3; 0.05; 0]

时间步长，以秒为单位指定为正标量。

例子:0．5

目标机动时间常数，指定为正标量或N-标量的元素向量，单位为秒。N是状态的空间度。当指定为向量时，每个元素应用于相应的空间维度。

例子:30.

输出参数

全部折叠

更新状态，作为实值返回3 n-by-1向量或实值3 n——- - - - - -米矩阵。N是空间度的状态，和米是状态数。的updatedStates的输出具有完全相同的形式州输入。

算法

辛格加速度模型假设时间步上的加速度k+1，这取决于时间步上的加速度k指数衰减为:

一个 ( k + 1 ） = 一个 ( k ） ＊ 经验值 ( − T / τ ）

在哪里一个(k)为时间步上的加速度k，T是时间步长，和τ是目标机动时间常数。

对于一维歌手模型状态p= (x，vx，斧头］T，状态传播为:

p ( k ） = ［ 1 T ( α T − 1 − e − α T ） / α 2 0 1 ( 1 − e − α T ） / α 0 0 e − α T ］ p ( k ） + w ( k ）

在哪里α= 1 /τ目标机动时间常数的倒数是和吗w(k)为时间步的辛格模型过程噪声k．看到singerProcessNoise有关进程噪声的详细信息。

参考文献

[1]歌手，罗伯特A。“估计载人机动目标的最佳跟踪滤波器性能。”IEEE宇航与电子系统汇刊4(1970):473-483。

[2]布莱克曼，塞缪尔S.和罗伯特波波利。"现代跟踪系统的设计和分析"(1999)。

[3]李晓荣，维塞林·p·吉尔科夫。机动目标跟踪综述:动态模型。小目标信号与数据处理，2000,vol. 4048, pp. 212-235。国际光学与光子学学会，2000年。

扩展功能

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

版本历史

R2020b中介绍

另请参阅

||||