【自编】实现基于目标方位角的模糊聚类跟踪算法仿真的MATLAB代码

代码实现了基于目标方位角的模糊聚类跟踪算法的仿真。
首先，使用初始化参数设置了目标数量、测量次数、测量噪声和距离阈值。
然后，生成了目标的真实轨迹。每个目标的初始位置随机分布在[0, 360)之间，并且目标位置在每个测量中随机漂移。
接下来，生成了测量数据。测量数据是通过计算目标位置与测量值之间的距离并添加测量噪声得到的。
然后，初始化了跟踪器，用于保存跟踪结果。
在模糊聚类跟踪算法的主循环中，对每次测量进行处理。首先，对于每个目标，如果是第一次测量，则将其位置作为跟踪结果。否则，计算目标位置与上一次跟踪结果的距离，并找到最小距离对应的目标索引。如果最小距离小于等于阈值，将目标位置加上测量噪声更新为跟踪结果；否则，保持上一次的跟踪结果。
最后，通过可视化结果，绘制了每个目标的真实轨迹和跟踪结果。
代码可用于评估基于目标方位角的模糊聚类跟踪算法的性能。

文件列表：
fuzzy_clustering_tracking.m

运行例图：



实现基于目标方位角的模糊聚类跟踪算法仿真的MATLAB代码.rar (1.09 KB, 下载次数: 1, 售价: 300 积分)

2024-6-5 02:10 上传

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