SSCKF-D雷达目标跟踪算法：多普勒量测与序贯处理的结合

"带多普勒量测的序贯SCKF雷达目标跟踪算法* (2014年)，作者：张安清, 张喜涛, 牛治永，发表于《电讯技术》2014年第12期，doi:10.3969/j.issn.1001-893x.2014.12.011" 这篇论文主要探讨了如何在非线性观测条件下提升雷达目标跟踪的性能。传统的雷达目标跟踪算法在处理复杂环境下的非线性问题时可能会遇到困难，尤其是在存在多普勒量测的情况下。为解决这一问题，论文提出了一个创新的算法——带多普勒量测的序贯均方根容积卡尔曼滤波（SSCKF-D）。 卡尔曼滤波（KF）是一种经典的估计理论方法，用于在线估计动态系统的状态。然而，在非线性系统中，标准的卡尔曼滤波表现不佳。为应对非线性，论文引入了均方根容积卡尔曼滤波（SCKF），这是一种扩展的卡尔曼滤波算法，它利用立方根辛格积分（Square-Root Cubature）来近似高维空间中的积分，从而处理非线性问题。 SSCKF-D算法进一步结合了序贯处理方法，通过建立伪量测来去除径向距离和径向速度量测误差之间的相关性。这种伪量测技术可以改善滤波器对量测噪声的处理，减少误差传播。在实际应用中，该算法按照量测的精确度顺序，依次处理方位角、俯仰角、径向距离和伪量测，优化了处理流程。 通过对多普勒量测的集成，SSCKF-D算法能更好地跟踪高速移动或机动的目标。多普勒量测提供了目标相对雷达的径向速度信息，这对于动态环境中的目标跟踪至关重要。通过Monte Carlo仿真，SSCKF-D算法的跟踪精度比SCKF和SCKF-D算法提高了20%以上，并且在收敛速度上具有优势，更适合于空间目标的跟踪任务。 这篇论文提出的SSCKF-D算法在雷达目标跟踪领域提供了一个有效且高效的解决方案，尤其是在面对非线性和多普勒量测的挑战时。其卓越的性能和快速的收敛性对于提高雷达系统的跟踪能力具有重要意义，对于军事和民用雷达系统的设计与优化有着重要的参考价值。