改进的自适应抗差UKF空地目标滤波算法

“一种改进的自适应抗差UKF空地目标滤波算法，针对机载雷达在空地目标探测中因地面杂波引起的测量异常偏差问题，提出了改进的非线性抗差滤波方法，特别关注了目标机动情况下的滤波效果。” 本文详细探讨了在信号与信息处理领域，特别是针对机载雷达空地目标探测的应用中所面临的关键挑战。随着飞行平台的运动，雷达回波在探测地面目标时会受到不同程度的地面杂波干扰，这导致角度测量的偏差，使得传统的测量协方差矩阵无法准确描述这种误差，从而影响滤波器的性能。为了解决这一问题，作者邢雷和高兵提出了一种改进的自适应抗差Unscented Kalman Filter (UKF)算法。 UKF是一种非线性滤波方法，通常用于处理线性和非线性系统中的状态估计问题。在传统线性抗差滤波模型的基础上，该文引入了UKF以应对非线性观测下的抗差滤波问题。UKF通过生成代表状态分布的“sigma点”来近似非线性函数，从而在非线性环境中保持良好的滤波性能。然而，对于异常测量，UKF可能无法充分区分正常和异常数据，因此，文章的创新之处在于提出了自适应抗差机制，通过动态调整抗差权系数来区分并抑制异常测量的影响，同时保持对机动目标的跟踪能力。 在目标发生机动时，传统的滤波算法可能会失去跟踪精度，因为它们可能无法快速适应目标动态变化。文章中提到的改进算法在设计时考虑了这一情况，确保即使在目标机动时，滤波器也能有效地跟踪目标并提供稳定的状态估计。 为了验证提出的算法的有效性，文章进行了仿真实验，对比了不同条件下的滤波器性能。实验结果证实了改进的抗差UKF算法在抗差能力和机动目标跟踪方面的优越性，进一步证明了这种方法在实际应用中的价值。 总结来说，这篇论文深入研究了机载雷达空地目标探测中的滤波问题，提出了一种适应性强、能够有效对抗异常测量并处理非线性问题的抗差UKF算法。这一创新技术有望提高雷达系统的探测精度和目标跟踪能力，尤其对于复杂环境和机动目标的处理具有重要意义。