纯方位机动目标跟踪：截断正交卡尔曼滤波新算法

"基于截断正交卡尔曼滤波的纯方位机动目标跟踪算法的研究论文" 在纯方位机动目标跟踪领域，传统的跟踪算法往往在目标进行突然机动时表现不佳，因为这种情况下，目标状态的不确定性会急剧增加，导致滤波性能下降。针对这一问题，本文提出了一种创新的基于截断正交卡尔曼滤波（TQKF）的算法，旨在提高在机动条件下的跟踪精度。 正交卡尔曼滤波（QKF）是卡尔曼滤波的一种扩展形式，它通过利用正交多项式来近似非线性系统，从而能够处理更广泛的动态模型。而截断正交卡尔曼滤波则是在QKF的基础上，对高阶项进行截断，以减少计算复杂度并保持一定的滤波效果。在本文中，作者们特别关注了如何在目标机动时有效地调整滤波器，以适应状态变化。 论文中，当目标进行机动时，为了减小由于先验分布方差增大对滤波性能的影响，作者们提出了一种基于当前测量值的改进先验分布。在更新步骤中，他们考虑了修改后先验分布的前两个矩，这有助于更好地捕捉目标状态的变化。此外，他们还采用了一种最小二乘法来估计机动参数，以适应目标的动态行为。 实验结果表明，相较于传统的卡尔曼滤波器和其他机动目标跟踪算法，基于TQKF的方法在处理纯方位数据时，能够更快地适应目标机动，并且具有更高的跟踪精度。这种方法对于雷达或声纳等只提供目标方位信息的传感器尤其适用，因为它能够在数据稀疏的情况下有效估计目标轨迹。 这篇研究论文为纯方位机动目标跟踪提供了一种新的、有效的解决方案，通过结合截断正交卡尔曼滤波和机动模型的优化，能够在目标机动时保持跟踪性能的稳定性和准确性。这一研究成果对于提升军事、航空航天、航海等领域中的目标检测和跟踪技术有着重要的理论和实践意义。