雷达跟踪技术：二维平面中的机动目标仿真与滤波方法

"这篇文档主要讨论了雷达在水平面上对目标的测量以及如何处理机动目标的跟踪问题。文章提到了全波整流器电路在雷达系统中的应用，该电路能够将交流电信号转换为单极性信号，以便于后续的处理和分析。此外，文章还介绍了目标的距离和方位角与直角坐标系的关系，并定义了方位角的规则。" 在雷达测量中，目标的径向距离(R)和方位角(ϕ)是两个关键参数，它们可以通过直角坐标系的几何关系来确定，如公式(1.1)所示。这个关系对于理解和解析雷达回波数据至关重要，尤其是在目标跟踪的情景下。当目标在平面内飞行，且飞行距离较短时，地面可以视为平面，简化问题的复杂性。 针对机动目标的跟踪，文章提出了一个实际问题，即当目标不再做简单的匀速直线运动时，传统的跟踪策略会失效。为了应对这种情况，文章提到了几种目标运动模型，包括匀速模型(CV)、匀加速模型(CA)、Signer模型和均值自适应的“当前”统计模型(CS)。其中，CV模型适用于目标做匀速直线运动的情况，而CA模型则适合于机动强度不大的情况。对于更复杂的机动行为，Singer模型和CS模型可能更为适用，特别是在交互式多模型(IMM)框架下，能更好地模拟实际世界的运动模式。 雷达的测量数据通常包含一定的随机噪声，通常假设噪声服从高斯分布。因此，处理这种非线性问题需要非线性滤波技术，如扩展卡尔曼滤波(EKF)、不敏卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)。EKF通过泰勒展开线性化非线性方程，而UKF则利用UT变换近似非线性函数的分布，相对EKF而言，UKF具有更好的性能和稳定性。粒子滤波虽然能处理更复杂的非线性问题，但由于计算量大，本文未将其纳入讨论范围。 该文档涉及的知识点包括：雷达测量原理、目标跟踪理论、目标运动模型、非线性滤波技术（EKF、UKF）、以及雷达坐标系统与目标位置关系的几何描述。这些内容构成了雷达目标跟踪的基础，对于理解和实现雷达系统的高性能目标识别与跟踪具有重要意义。