基于卡尔曼滤波的雷达单目标跟踪算法研究

随着科技的发展，雷达对目标跟踪的精确度要求越来越高。但在实际应用中，系统所处的环境会受到各种各样的干扰，此时，卡尔曼滤波器凭借其优良的噪声处理能力而被应用到各种领域，是现阶段雷达跟踪中最常用的算法。文章在卡尔曼滤波算法的基础上，就如何将其应用于雷达目标跟踪系统的问题进行了研究与仿真；分析了卡尔曼滤波与常增益滤波的适用范围及优缺点；给出了极坐标系下卡尔曼滤波的计算及过程噪声方差的获取方法；最后以目标仿真结果证明了估计的有效性。文章定性、定量地对卡尔曼滤波在雷达单目标跟踪算法中的应用情况进行了分析，明确指出了算法的优良性能及局限性，实际应用时也可以对目标进行分段处理。该算法可直接应用于某些单目标跟踪系统，或与其他算法结合，用于多目标跟踪系统，如道路监测雷达系统等。     

多目标雷达数据处理系统中的算法研究

随着雷达技术的发展，时至今日，多目标跟踪理论及其相关算法已经有了巨大的发展，并逐渐在各个领域得到应用；但由于实际情况的复杂性及多样性，多目标跟踪依然有它特有的研究价值。雷达信号处理是对扫描得到的回波串进行处理，从而检测目标是否存在，获取目标的状态数据。但这些数据是孤立且离散的，故需要雷达数据处理系统分析出目标航迹，给出目标的运动参数。文章主要研究了多目标情况下的数据处理算法；对系统中的各个部分逐一进行分析，包括航迹起始、点迹航迹关联、航迹滤波等，以及各个阶段的波门门限选取；综合考虑各个算法的复杂度及精确性，总结出了一种适合工程应用的模型，并对其进行Matlab仿真，以证明框架中所有算法的可实现性，并说明了该系统算法的适用场景及局限。