本文選題：壓縮感知 + 序貫擴(kuò)展卡爾曼濾波　； 參考：《信號處理》2017年04期

【摘要】：提出一種新的基于壓縮感知(Compressive Sensing,CS)處理的序貫擴(kuò)展卡爾曼濾波(Sequential Extended Kalman Filter,SEKF)方法,以用于脈沖多普勒(Pulse Doppler,PD)雷達(dá)機(jī)動目標(biāo)跟蹤。利用目標(biāo)在時延多普勒平面內(nèi)的稀疏特點建立稀疏量測模型,然后通過壓縮采樣匹配重構(gòu)方法獲得目標(biāo)的多普勒量測值,并用SEKF方法進(jìn)行濾波更新,以改善目標(biāo)狀態(tài)的估計性能。在濾波過程中,應(yīng)用CS處理可改善目標(biāo)時延和多普勒的估計精度,而應(yīng)用SEKF則可通過加入偽量測減小多普勒量測和目標(biāo)運動狀態(tài)之間的非線性誤差。仿真實驗結(jié)果顯示,基于CS輔助SEKF方法的跟蹤精度明顯高于傳統(tǒng)的SEKF方法以及已有基于CS的跟蹤方法,所以本文所提出的方法對機(jī)動目標(biāo)有更好的跟蹤性能。
[Abstract]:A novel sequential extended Kalman filter (Sequential extended Kalman filter) method based on compressed sensing (CS) processing is proposed for tracking maneuvering targets in pulse Doppler (PD) radar. The sparse measurement model is established by using the sparse characteristic of the target in the time-delay Doppler plane. Then the Doppler measurements of the target are obtained by the compression sampling matching reconstruction method, and the filter is updated by the SEKF method. To improve the estimated performance of the target state. In the filtering process, the application of CS processing can improve the target delay and Doppler estimation accuracy, while the application of SEKF can reduce the nonlinear error between the Doppler measurement and the moving state of the target by adding pseudo measurement. The simulation results show that the tracking accuracy of the CS-based SEKF method is obviously higher than that of the traditional SEKF method and the CS based tracking method, so the proposed method has better tracking performance for maneuvering targets.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【分類號】：TN953

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2103064