卡尔曼滤波在跟踪雷达伺服系统数据预处理中的应用及仿真

卡尔曼滤波在跟踪中的应用卡尔曼滤波在跟踪中的应用1. 引言在当今信息爆炸的时代，跟踪技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

从物流追踪到电子支付，从目标检测到自动驾驶，跟踪技术在各种领域中发挥着重要的作用。

其中，卡尔曼滤波作为一种经典的统计优化方法，在跟踪问题中具有卓越的应用效果和广泛的适用性。

2. 卡尔曼滤波的原理和特点卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的递推滤波算法，它通过对系统的状态和观测进行联合估计，实现对系统状态的精确跟踪。

其基本原理是利用系统状态的先验估计和观测量进行状态修正，从而实现对系统状态的优化估计。

卡尔曼滤波具有以下几个特点：2.1 数学模型简洁：卡尔曼滤波基于线性系统和高斯分布假设，使得系统的描述更加简洁，计算效率更高。

2.2 递推更新：卡尔曼滤波通过递推的方式，根据当前的状态估计和观测量，得到下一时刻的状态估计，实现对系统状态的连续跟踪。

2.3 优化迭代：卡尔曼滤波通过最小化均方误差来优化状态估计，在迭代过程中不断调整估计的准确性，使得跟踪效果更加精确。

3. 卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用3.1 运动物体跟踪：卡尔曼滤波在运动物体跟踪中具有广泛的应用。

通过结合系统的动态模型和观测模型，卡尔曼滤波可以预测运动物体的位置、速度等状态，并不断修正估计结果，从而实现对运动物体的准确跟踪。

3.2 目标检测与识别：卡尔曼滤波在目标检测与识别中属于一种重要补充手段。

通过将卡尔曼滤波与其他目标检测算法相结合，可以提高目标检测的精度和鲁棒性，有效应对目标尺度变化、遮挡等问题。

3.3 自动驾驶：卡尔曼滤波在自动驾驶系统中扮演着关键的角色。

通过对车辆状态实时跟踪和预测，卡尔曼滤波可以实现对车辆行驶路径、速度等参数的估计，从而辅助驾驶决策和行驶控制。

4. 个人观点和理解作为一种经典的统计优化方法，卡尔曼滤波在跟踪问题中的应用具有独特的优势。

相比于其他跟踪算法，卡尔曼滤波具有数学模型简洁、计算效率高、递推更新和优化迭代等特点，能够在动态环境中实现对目标位置、速度等状态的精确跟踪。

卡尔曼滤波在跟踪中的应用
卡尔曼滤波在跟踪中的应用非常广泛。

例如，在目标跟踪中，卡尔曼滤波可以融合多个传感器的测量数据，准确地估计目标的状态，并实现对目标运动轨迹的跟踪。

卡尔曼滤波假设目标的状态和观测值都服从高斯分布，并利用贝叶斯定理不断更新目标状态的估计值。

具体而言，卡尔曼滤波包括两个主要步骤：预测和更新。

在预测步骤中，卡尔曼滤波器使用目标的先验状态来预测目标的下一个状态。

这涉及到使用目标的运动模型和传感器噪声模型来预测目标的下一个位置和速度。

在更新步骤中，卡尔曼滤波器使用目标的观测数据来更新对目标状态的估计。

这涉及到对目标的观测模型进行建模，并使用该模型来计算出新的状态估计值。

总的来说，卡尔曼滤波是一种强大的工具，可以用于处理存在不确定性的动态系统的状态估计问题。

在目标跟踪领域中，卡尔曼滤波被广泛应用于各种场景，如无人驾驶汽车、无人机跟踪、人脸识别等。

卡尔曼滤波原理及应用matlab仿真卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种最优估计算法，由美国工程师卡尔曼发明并命名。

它是一种递归算法，适用于线性以及线性化的系统。

卡尔曼滤波可以通过已知的状态方程和观测方程来计算未知的状态量，同时考虑到测量误差和系统噪声。

卡尔曼滤波的核心思想是通过已知的状态方程和观测方程来递归地更新估计值和协方差矩阵。

估计值是对状态量的估计，协方差矩阵是表示估计值的不确定性的指标，它受到测量误差和系统噪声的影响。

通过不断迭代的过程，最终得到最优的状态估计值。

卡尔曼滤波主要应用于控制系统、导航、信号处理、图像处理等领域，它可以用于预测未来的状态量和优化估计结果，提高系统的稳定性和精度。

在自主导航系统中，卡尔曼滤波可以通过传感器捕捉环境信息，实现机器人的定位、控制和路径规划。

Matlab是一种强大的数学计算软件，它提供了丰富的工具箱和函数库，可以实现卡尔曼滤波算法的仿真。

Matlab中的Kalman滤波工具箱可以用于模拟线性系统的状态估计。

通过Matlab软件，可以输入系统的状态方程和观测方程，生成真实值和观测值序列，并使用卡尔曼滤波算法估计状态量，同时展示状态量的收敛过程和误差分析。

在实际应用中，卡尔曼滤波需要针对具体的问题进行调整和优化，例如选择不同的观测量和噪声模型，选择恰当的卡尔曼增益等。

因此，在使用卡尔曼滤波进行估计时需要注意以下几点：1.确定系统的状态方程和观测方程，建立合理的模型。

2.合理估计系统噪声和观测噪声，减小误差对估计结果的影响。

3.选择合适的卡尔曼增益，平衡观测值和实际值对估计的贡献。

4.对估计结果进行误差分析，评估卡尔曼滤波的优势和局限性。

总之，卡尔曼滤波是一种重要的最优估计算法，广泛应用于控制、导航、信号处理等领域。

通过Matlab软件，可以进行卡尔曼滤波算法的仿真，并优化估计结果。

在实际应用中，需要针对具体问题进行调整和优化，以提高估计精度和稳定性。

卡尔曼滤波在数据处理中的应用在现代科技发展的背景下，大数据处理技术已经成为了企业和个人重要的运营手段之一。

但是，由于数据来源的不确定性和数据的不确定性，使得数据处理的结果很容易受到干扰和误差。

因此，如何让数据处理结果更加准确和稳定，成为了大数据处理技术的关键。

在众多数据处理技术中，卡尔曼滤波(Kalman Filter)因其独特的优点而备受推崇，成为了数据处理领域中不可或缺的技术之一。

一、什么是卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种基于线性系统与随机过程理论的优化算法，在状态预测、系统诊断等领域有着广泛的应用。

它主要是利用观测数据来推断潜在的状态变量，通过对测量值与模型之间的比较，不断优化模型的预测结果。

它是一种具有递归、自校正、自适应和最优权衡等特点的算法，在实际应用中很有效。

卡尔曼滤波主要有两个要义，一个是用数学手段提取观测数据中的有效信号; 一个是在系统状态随时间演变的过程中，利用观测数据对系统状态做出动态估计，实现对未来的预测。

两个要义相辅相成，通过对信号和系统状态的优化，卡尔曼滤波可以在很多应用场景下提高数据处理的准确性。

二、卡尔曼滤波在数据处理中的应用1. 信号处理在信号处理领域中，卡尔曼滤波可以用于测量，过滤和预测等多个方面。

卡尔曼滤波通过不断的递归运算，可以提取出信号中的有效信息，降低数据中的噪声和干扰。

同时，卡尔曼滤波可以对信号的未来走向做出预测，为为后续的决策和分析提供支持。

因此，卡尔曼滤波在通信、雷达、声纳等领域具有广泛的应用。

2. 图像处理在图像处理领域中，卡尔曼滤波可以用于图像去噪、目标跟踪和特征提取等方面。

卡尔曼滤波主要是利用模型来描述目标的运动状态，并且通过不断修正模型中的参数，确定目标的真实位置，提高测量的准确性。

同时，卡尔曼滤波可以预测目标的运动趋势，为目标跟踪提供更加坚实的基础。

因此，卡尔曼滤波在图像处理中有着广泛的应用。

3. 机器人定位和导航在机器人定位和导航领域中，卡尔曼滤波可以用于机器人自身状态估计和控制。

卡尔曼滤波在目标跟踪应用仿真研究一、背景随着现代航空航天技术的飞速发展，各种飞行器航行速度和机动性越来越来高，在此背景下，如何提高对高速高机动目标的跟踪性能成为现代雷达防空中一个越来越重要的问题，因此迫切需要研究性能更为优越的跟踪波方法。

虽然现在已有不少目标跟踪算法，但专门针对高速高机动目标跟踪的研究还不多，本文主要基于卡尔曼滤波算法来实现对机动目标的跟踪。

二、机动目标跟踪的基本内容目标跟踪基本上包括量测数据形成与处理、机动目标建模、机动检测与机动辨识、滤波与预测、跟踪坐标系的选取、跟踪门规则、数据关联、航迹起始与终止等内容。

本文主要研究对机动目标进行建模，当目标发现机动时，通过检测新信息对目标进行检测，并对目标利用卡尔曼滤波进行滤波与预测三、卡尔曼滤波理论卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。

1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。

1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。

我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。

简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。

对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。

他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。

近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。

3.1卡尔曼滤波器算法在这一部分，我们描述源于Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。

下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随即变量（Random Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space Model等等。

卡尔曼滤波算法的简单应用与仿真实现卡尔曼滤波算法是一个最优化自回归数据处理算法。

对于解决大部分问题，它是最优，效率最高甚至是最有用的。

它的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合，军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。

近年来更被应用于计算机图像处理，例如人脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。

本文首先给出卡尔曼滤波算法的一些必要的理论基础，然后运用卡尔曼滤波算法原理对一个最简单的状态估计问题（室内温度估计）进行仿真实现，值得说明的是，在MATLAB 里，卡尔曼滤波算法有专门的函数可以调用，但本文没有直接调用卡尔曼函数，而是根据卡尔曼滤波原理（即递推公式）对这个算法进行编程实现，目的在于理解卡尔曼滤波算法的实质。

1． 理论介绍卡尔曼滤波是用前一个状态的估计值和最近一个观测值来估计状态变量的当前值， 并以状态变量的估计值的形式给出。

卡尔曼滤波具有以下的特点：(1) 算法是递推的，适用于多维随机过程的估计，离散型卡尔曼算法适用于计算机处理。

(2) 用递推法计算，不需要知道全部过去的值，用状态方程描述状态变量的动态变化规律，因此卡尔曼滤波适用于非平稳过程。

(3) 卡尔曼滤波采取的误差准则是估计误差的均方值最小。

Kalman 滤波公式如下：其中，ˆk x为k 时刻状态变量的估计值，k H 为滤波增益矩阵，A 表示状态变量之间的增益矩阵，C 为状态变量与输出信号之间的增益矩阵。

Y 为观测值。

k P '为k 时刻未经校正的状态变量的估计误差的均方值，即预测误差矩阵，kP 为k 时刻状态变量的估计误差的均方值，即滤波误差矩阵， R 为过程噪声矩阵，Q 为测量噪声矩阵。

⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=+=+=-+=-----'1T 1'1T 'T '11)()()ˆ(ˆˆk k k k k k k k kk k k k k k k k k k k k k k k P C H I P Q A P A P R C P C C P H x A C y H x A x2．仿真实现假设我们要研究的对象是一个房间的温度。

卡尔曼滤波原理及应用matlab什么是卡尔曼滤波？卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种递归滤波算法，用于估计系统的状态变量，同时能够考虑到系统中的测量噪声和过程噪声。

它被广泛应用于信号处理、控制系统、导航系统等领域。

1. 卡尔曼滤波原理卡尔曼滤波的基本原理可以简单概括为：先预测系统的状态变量，再通过测量数据对预测结果进行校正，得到更准确的状态估计。

具体步骤如下：（1）初始化：设定系统的初始状态估计值和协方差矩阵。

（2）预测状态：基于系统的动态模型，通过前一时刻的状态估计值和控制输入（如果有），利用状态方程预测当前时刻的状态和协方差。

（3）状态更新：根据当前时刻的测量数据，通过测量方程计算状态的残差，然后利用卡尔曼增益对预测的状态估计进行校正，得到更新后的状态和协方差。

（4）返回第二步，重复进行预测和更新。

卡尔曼滤波的核心在于通过系统模型和测量数据不断进行预测和校正，利用预测的结果和测量数据之间的差异来修正状态估计，从而对真实状态进行有效的估计。

2. 卡尔曼滤波的应用卡尔曼滤波在实际应用中有广泛的领域，下面介绍一些常见的应用场景。

（1）信号处理：在信号处理领域，卡尔曼滤波可用于降噪、信号提取、信号预测等工作。

通过将测量噪声和过程噪声考虑进来，卡尔曼滤波能够对信号进行更精确的估计和分离。

（2）控制系统：在控制系统中，卡尔曼滤波可用于状态估计，即根据系统的输入和输出，通过滤波算法估计系统的状态变量。

这对于控制系统的稳定性和性能提升具有重要意义。

（3）导航系统：卡尔曼滤波在导航系统中被广泛应用。

由于导航系统通常包含多个传感器，每个传感器都有测量误差，卡尔曼滤波能够通过融合多个传感器的测量数据，获得更准确的位置和速度估计。

（4）图像处理：卡尔曼滤波也可用于图像处理中的目标跟踪和运动估计。

通过将目标的位置和速度作为状态变量，将图像的测量数据带入卡尔曼滤波算法，可以实现对目标运动的预测和跟踪。

3. 使用MATLAB实现卡尔曼滤波MATLAB是一种强大的数学建模和仿真工具，也可以用于实现卡尔曼滤波算法。

卡尔曼滤波算法在雷达目标定位跟踪中的应用摘要：本文阐述了雷达跟踪系统中滤波器模型的建立方法，介绍了卡尔曼滤波器的工作原理，通过仿真方法，用卡尔曼滤波方法对单目标航迹进行预测，即搜索目标并记录目标的位置数据，对观测到的位置数据进行处理，自动生成航迹，并预测下一时刻目标的位置。

基于此方法的仿真实验获得了较为满意的结果，可以应用于雷达目标跟踪定位。

关键词：卡尔曼滤波；滤波模型；定位跟踪中图分类号：TN9591.引言雷达目标跟踪是整个雷达系统中的关键环节。

跟踪的任务是通过相关和滤波来确定目标的运动路径[1]。

在雷达中，人们通常只对跟踪目标感兴趣，但对目标位置、速度和加速度的测量随时都会产生噪声。

卡尔曼滤波器利用目标的动态信息去除噪声的影响，对目标位置进行较好的估计。

其可以是当前目标位置的估计滤波器、未来位置的预测、过去位置的插值或平滑。

随着计算机硬件技术和计算能力的迅速提高，卡尔曼滤波逐渐取代其他滤波方法成为ATC自动系统跟踪滤波的标准方法[2]。

卡尔曼滤波不需要独立于跟踪滤波过程的目标机动或跟踪效果检测，而是对其作统一处理，提高了算法的归一化程度。

卡尔曼滤波还可以将高度跟踪和水平位置跟踪结合起来，以考虑高度和水平方向之间可能存在的耦合。

本文从理论推导和仿真验证两方面探讨了卡尔曼滤波在单目标航迹预测中的应用，通过仿真对实验结果进行评价：卡尔曼滤波具有最佳的目标定位和跟踪精度。

1.Kalman滤波跟踪1.Kalman滤波模型•目标运动的动力学模型目标状态转移方程如下：状态转移方程描述了如何从当前时间目标的状态变量计算下一次的状态变量。

方程中的目标运动转移矩阵，反映了目标运动规律的基本部分，模型误差，反映了目标运动规律中不能被准确表达的随机偏差，是目标运动动力学模型的数学表达式。

•测量模型一般来说，传感器（雷达）可以直接检测到的目标参数并不是描述目标动力学的最合适的状态变量。

例如，二次雷达直接测量目标的俯仰角、方位角和斜距，而描述目标动力学最合适的状态变量是三维笛卡尔坐标及其导出量。

卡尔曼滤波在目标跟踪中应用仿真研究【摘要】目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据，对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时 刻的位置进行预测。

本文简要讨论了用Kalman 滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab 仿真工具，对实验的效果进行评估。

关键词：Kalman 滤波、目标跟踪、Matlab 仿真1．情景假设假定有一个二座标雷达对一平面上运动的目标进行观测，目标在0~400t =秒沿y 轴作恒速直线运动，运动速度为-15米/秒，目标的起始点为(2000米,10000米)，在40~60t =秒向x 轴方向做090的慢转弯，加速度均为0.075米/秒2，完成慢转弯后加速度将降为零，从610t =秒开始做090的快转弯，加速度为0.3米/秒2，在660秒结束转弯，加速度降至零。

雷达扫描周期2T =秒，x 和y 独立地进行观测，观测噪声的标准差均为100米。

2．Kalman 滤波算法分析为了简单起见，仅对x 轴方向进行考虑。

首先，目标运动沿x 轴方向的运动可以用下面的状态方程描述： 2(1)()()(/2)()(1)()()x x x k x k Txk T u k xk x k Tu k +=+++=+(2.1)用矩阵的形式表述为，(1)()()X k X k W k +=Φ+Γ(2.2)在上式中，()()()x k X k x k ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ ，101T ⎡⎤Φ=⎢⎥⎣⎦，212T T ⎡⎤⎢⎥Γ=⎢⎥⎣⎦，()x W k u =。

考虑雷达的观测，得出观测方程为：()()()()Z k C k X k V k =+(2.3)在(2.3)中，[]()10C k =，()V k 为零均值的噪声序列，方差已知。

对目标进行预测，由相关理论可得到下面的迭代式：ˆˆ(/1)(1/1)Xk k X k k -=Φ-- (2.4)在(2.4)中，1ˆ(/1)[()|]k Xk k E X k Z --=，反映了由前1k -各观测值对目前状态的估计。

卡尔曼滤波在目标跟踪应用仿真研究卡尔曼滤波是一种常用于目标跟踪的信号处理技术。

它通过对测量数据和系统预测进行加权平均来估计目标的状态，并提供具有鲁棒性和鲁棒性的估计结果。

在实际应用中，卡尔曼滤波已广泛应用于雷达、无线通信、航天等领域的目标跟踪中。

在预测阶段，卡尔曼滤波根据上一个时刻的状态估计和状态转移矩阵，预测目标在当前时刻的状态。

预测结果由预测协方差矩阵表示，它描述了目标状态预测的不确定性。

预测协方差矩阵可以通过状态转移矩阵和系统噪声协方差矩阵进行更新。

在修正阶段，卡尔曼滤波利用测量数据来修正预测的状态估计。

首先，计算测量残差，即测量数据与预测值的差异。

然后，通过测量残差和测量噪声协方差矩阵计算卡尔曼增益矩阵。

最后，使用卡尔曼增益矩阵将预测的状态估计修正为更准确的估计结果。

修正后的状态估计通过更新后的协方差矩阵来反映修正后的不确定性。

在目标跟踪应用中，卡尔曼滤波通常用于多传感器数据融合，将来自不同传感器的测量数据进行融合以得到更准确的目标状态估计。

在传感器数据融合中，卡尔曼滤波可以有效地对传感器的测量噪声进行建模，并通过加权平均来融合不同传感器的数据，从而提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

卡尔曼滤波在目标跟踪应用中的仿真研究可以通过建立数学模型和生成合成数据来进行。

首先，需要确定目标的数学模型，包括状态方程、测量方程和系统噪声模型。

然后，可以通过模拟不同场景下的目标运动和传感器测量来生成合成数据。

接下来，利用卡尔曼滤波算法对合成数据进行处理，并分析估计结果和滤波性能。

最后，可以通过对比不同情况下的仿真结果来评估卡尔曼滤波的性能和适用性。

总之，卡尔曼滤波在目标跟踪应用中具有广泛的应用和研究价值。

通过仿真研究，可以验证和评估卡尔曼滤波的性能，并为实际应用中的目标跟踪提供参考和指导。

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用摘要：机动卡尔曼算法（VD 算法）在扩展卡尔曼滤波诸算法中原理较为简单，目标跟踪效果也较好.一． 模型建立(1) 非机动模型（匀速直线运动）系统模型)()()1(k GW k X k X +Φ=+其中⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)()()()()(k V k y k V k x k X y x ； ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=Φ10001000010001T T ； ⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=10200102T T G ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=)()()(k W k W k W y x ； 0)]([=k W E ； kj T Q j W k W E δ=)]()([ 测量模型为:)()()(k V k HX k Z +=；其中 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=01000001H )(k V 为零均值，协方差阵为R 白噪声，与)(k W 不相关。

(2) 机动模型系统模型);(*)()1(k W G k X k X m m m m m +Φ=+其中⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)()()()()()()(k a k a k V k y k V k x k X m y m ym y m m x mm ；⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=Φ10000010000010002010000010*******T T T T T T m；⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=10012040020422T T T T G m 0)]([=k W E m , kj m m m Q j W k W E Tδ=)]()([观测模型与机动模型的相同,只是H 矩阵为m H 。

⎥⎦⎤⎢⎣⎡=000100000001mH二．Kalman 滤波算法作为一般的Kalman 滤波算法其算法可以描述如下:)1/1(ˆ)1/(ˆ--Φ=-k k X k k XT T G k GQ k k P k k P )1()1/)1()1/(-+Φ--Φ=- 1])1/([)1/()(-+--=R H k k HP H k k P k K T T)]1/()()[()1/(ˆ)/(ˆ--+-=k k HX k Z k K k k X k k X)1/()()1/()/(---=k k HP k K k k P k k P起始估计值为()()()()()()()221/ˆ2/2221/x x x y y y z z z T z z z T ⎡⎤⎢⎥-⎡⎤⎣⎦⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎡⎤-⎣⎦⎣⎦X 起始估计的估计误差为(2)(1)(2)(1)2(2/2)(2)(1)(2)(1)2x x x x y y yy v v v T u T v v v T u T -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⋅+⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥-⎢⎥⋅+⎢⎥⎣⎦X 起始估计的估计误差协方差矩阵为22222222222222/002/004(2/2)00/200/4xyux x u y TT TT T T TT ⎡⎤σσ⎢⎥σσ⎢⎥σ+⎢⎥=⎢⎥σσ⎢⎥⎢⎥σσ⎢⎥σ+⎢⎥⎣⎦P 三．VD 算法描述VD 算法采用两种模型，即非机动模型和机动模型,无机动时滤波器工作于正常模式(低阶模型）,用机动检测器监视机动，一旦检测到机动,模型中立即增加一个状态变量,用机动模型跟踪直至下一次判决而退回到正常的非机动模型.由于采用机动的VD 算法，因此涉及到的一个关键环节就是机动检测问题。

卡尔曼滤波在雷达数据处理领域的仿真研究电信科学技术研究院PT1200057贾建超摘要卡尔曼滤波器是直接针对时序或者连续状态而进行的状态空间转移滤波器，本文对卡尔曼滤波在雷达数据处理中的应用进行仿真研究。

本文基于CV模型，假设雷达每隔时间T 获得目标位置的数据，卡尔曼滤波器对观测到的数据进行处理，估计目标物体当前的状态及其参数，并对目标未来的状态及其参数进行预测。

另外，通过进一步的MATLAB仿真实验，可知初值选取和系统参数对滤波器收敛速度和稳态精度的影响，以及系统模型和系统参数对机动目标跟踪性能的影响。

关键词:卡尔曼滤波CV模型雷达精度跟踪性能AbstractKalman filter is designed for continuous time sequences analysis or state analysis. The paper’s purpose is to accomplish the simulation research for the application of Kalman filter in the field of radar data processing. Assuming that the radar receive the position data of target every T seconds, using CV model, the filter will deal with the observation data, estimate the current state parameters of target and predict the future state. In addition, plenty of Matlab experiments are conducted. The results show the influence of initial data and system parameters to the filter’s convergence velocity and precision of the steady state and they also present the influence of system model and system parameters to the performance of tracking of maneuvering targets obtained.Keywords: Kalman filter, CV model, radar, precision, tracking performance.第0章前言信号的检测、估计和预测在信息与通信领域占有十分重要的地位，尤其在雷达系统中更是如此。

卡尔曼滤波器在机载跟踪伺服系统中的应用
张秉华
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】1990(17)3
【摘要】本文介绍卡尔曼滤波器在机载成象/跟踪伺服系统中的应用,重点放在控制算法及其实现上。

文中指出,这种跟踪滤波器能够在一个采样周期内消除误差,因此,提高了控制带宽,跟踪瞄准误差的限度由滤波器预测误差所决定;整个带宽可以调整;对目标机动性适应能力好;计算要求适度,易于实现。

最后给出采用高速数字处理器(TMS320)实现的设计。

【总页数】9页(P20-28)
【作者】张秉华
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】V249.1
【相关文献】
1.卡尔曼滤波在跟踪雷达伺服系统数据预处理中的应用及仿真 [J], 肖强
2.卡尔曼滤波器和跟踪微分器在光电跟踪系统中的应用 [J], 赵增基;李骏锋;梁宝生;李一石;史贵林
3.强跟踪滤波器在机载云台目标跟踪中的应用 [J], 李环;袁冬莉;郑欢欢
4.双向卡尔曼滤波器在机载SAR运动补偿中的应用 [J], 时磊;梁兴东
5.改进自适应强跟踪容积卡尔曼滤波器在动基座大失准角初始对准中的应用 [J], 赵海军;高大远;王超
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