雷达目标跟踪滤波算法的优化与仿真分析

"该资源是一篇由大连海事大学通信与信息系统专业的硕士研究生蒋希帅所写的学位论文，指导教师为索继东，发表于2008年。论文主要研究了雷达目标跟踪中的滤波算法，特别是针对机动目标的跟踪问题。" 在雷达数据处理中，目标跟踪是一个核心研究领域，其挑战主要源于目标的不确定性，如机动性和多目标环境。针对目标机动的不可预知性，通常需要采用自适应滤波技术来增强跟踪算法的性能，以防止跟踪发散。本文首先介绍了线性滤波的基础，包括经典的卡尔曼滤波（KF）、α-β滤波、γ-γ滤波、两点外推滤波以及线性自回归滤波。通过对这些方法的性能比较，为后续的自适应滤波理论打下基础。 接下来，论文探讨了卡尔曼滤波的改进算法和其他非线性滤波方法，这些改进算法针对特定应用场景进行了优化，能更好地应对实际工程中的复杂问题。此外，论文还关注了数据预处理的重要性，如异常值剔除、坐标变换和数据压缩，这些预处理技术对于确保数据的准确处理和提高目标跟踪精度至关重要。 论文的重点在于雷达机动目标的基本原理和机动模型的研究。作者结合了改进的卡尔曼滤波算法，深入研究了滤波器的鲁棒性。同时，论文对基于z2分布的检测自适应滤波和基于新息偏差的自适应滤波进行了详尽的仿真分析，通过实验结果证明了这些算法在目标跟踪中的高效性能。 这篇论文深入探讨了雷达目标跟踪中的关键滤波算法，尤其是针对机动目标的自适应滤波策略，旨在提升雷达系统的跟踪能力和适应性。关键词包括目标跟踪、卡尔曼滤波、雷达数据处理和自适应滤波，这些都是雷达目标跟踪领域的核心概念和技术。