本文選題：雷達(dá)目標(biāo)跟蹤 + 序貫濾波　； 參考：《電訊技術(shù)》2014年12期

【摘要】：為提高非線性觀測(cè)條件下雷達(dá)目標(biāo)的跟蹤性能,將序貫處理方法引入均方根容積卡爾曼濾波(SCKF),提出一種帶多普勒量測(cè)的序貫均方根容積卡爾曼濾波(SSCKF-D)雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法,該算法通過建立偽量測(cè)去除徑向距離和徑向速度量測(cè)誤差方差之間的相關(guān)性。基于SCKF算法,按照量測(cè)精確度的高低順序?qū)Ψ轿唤�、俯仰角、徑向距離和偽量測(cè)序貫處理。Monte Carlo仿真表明,與SCKF和帶多普勒量測(cè)的均方根容積卡爾曼濾波(SCKF-D)算法相比,SSCKF-D算法跟蹤精度更高,較后者提高20%以上,收斂速度更快,更適用于空間目標(biāo)跟蹤。
[Abstract]:In order to improve the tracking performance of radar targets under nonlinear observation, the sequential processing method is introduced into the root mean square volumetric Kalman filter (SCKF), and a sequential root mean square volume Kalman filter (SSCKF-D) radar target tracking algorithm with Doppler measurements is proposed. The correlation between radial distance and radial velocity measurement error variance is established. Based on SCKF algorithm, azimuth angle, pitch angle, radial distance and pseudo-quantity sequencing are processed according to the order of measurement accuracy. Monte Carlo simulation shows that, Compared with SCKF and root-mean-square volumetric Kalman filter (SCKF-D) with Doppler measurements, the tracking accuracy of SSCKF-D algorithm is higher than that of SCKF-D algorithm. Compared with the latter algorithm, the tracking accuracy of SSCKF-D algorithm is more than 20%, the convergence rate is faster, and it is more suitable for space target tracking.
【作者單位】： 海軍大連艦艇學(xué)院;
【基金】：海軍大連艦艇學(xué)院2014年科研發(fā)展基金項(xiàng)目(2014024)~~
【分類號(hào)】：TN953

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本文編號(hào)：2053329