基于Kalman濾波的雷達目標跟蹤算法研究.pdf

1、雷達目標跟蹤在探測和預警系統(tǒng)中扮演的角色越來越重要，它也是計算機視覺領(lǐng)域重要的研究課題。在國土防空預警、作戰(zhàn)決策、礦產(chǎn)發(fā)掘、交通管制等諸多控制領(lǐng)域，目標跟蹤都是一個非?；镜睦碚撔詥栴}。雷達跟蹤濾波器算法的設(shè)計是目標跟蹤系統(tǒng)中的最重要環(huán)節(jié)?？柭鼮V波是基于狀態(tài)空間模型的時域分析，它克服了維納濾波只能進行頻域分析且不能對多變量和非平穩(wěn)隨機過程進行估計的缺點。在多種多樣的目標跟蹤狀態(tài)估計方法中，卡爾曼濾波因其具有的優(yōu)秀性能和強大的噪聲抑制能

2、力而越來越受科研人員的青睞。
　　本文首先從目標的狀態(tài)空間模型入手，分析了多種目標運動模型的理論和特性。探討了兩種不同的坐標系，以及直角坐標系和極坐標系的轉(zhuǎn)換問題。
　　接下來，論文介紹了幾種目標跟蹤濾波方法，考慮到實際的雷達系統(tǒng)中存在諸多非線性變量，主要對擴展卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波進行了討論。MATLAB仿真實驗顯示，在目標跟蹤問題中，無跡卡爾曼濾波比擴展卡爾曼濾波有更加優(yōu)秀的性能。
　　最后，本文研究了基于卡爾