雷達(dá)目標(biāo)跟蹤的卡爾曼濾波方法的研究.pdf

1、本文對于雷達(dá)的目標(biāo)數(shù)據(jù)的獲得和跟蹤做了大體的闡述，對現(xiàn)階段應(yīng)用比較廣泛的幾種濾波算法做了概括性的描述，并提出了現(xiàn)階段雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法所存在的問題。卡爾曼濾波算法是現(xiàn)階段雷達(dá)中最常用的跟蹤算法，在雷達(dá)的跟蹤算法中他占據(jù)了主導(dǎo)地位。本文通過對基礎(chǔ)卡爾曼濾波的描述，結(jié)合港口監(jiān)管雷達(dá)所監(jiān)管的目標(biāo)的實際情況，針對于狀態(tài)噪聲協(xié)方差矩陣對卡爾曼濾波結(jié)果的影響做了仿真，提出了通過準(zhǔn)備多組狀態(tài)噪聲協(xié)方差矩陣供選擇使用以求優(yōu)化濾波精度，加快收斂速度，加強(qiáng)跟

2、蹤穩(wěn)定度的方法。針對目標(biāo)運(yùn)動模型為Singer模型中的線性運(yùn)動模型和非線性運(yùn)動模型本文分別設(shè)計了兩種卡爾曼濾波器，并且利用文中所提出的方法進(jìn)行了濾波器的改進(jìn)，對改進(jìn)后的卡爾曼濾波算法分別進(jìn)行了MATLAB仿真，最后提出了將線性運(yùn)動模型的卡爾曼濾波器與非線性運(yùn)動模型的卡爾曼濾波器并聯(lián)，得到兼具這兩種濾波器優(yōu)點(diǎn)的濾波結(jié)果，尤其是在濾波的收斂速度上有了相當(dāng)大的提高。通過MATLAB仿真結(jié)果我們可以看出，這些方法是有效的，能夠達(dá)到我們所預(yù)想的效