雷达跟踪系统非线性滤波线性化方法研究

本文主要探讨了雷达跟踪系统中非线性滤波线性化的关键问题，作者段晋杰来自北京邮电大学电信工程学院。在雷达跟踪中，滤波算法的选择至关重要，因为它直接影响跟踪的精度。传统上，滤波器分为线性滤波和非线性滤波，线性滤波在处理线性系统时表现出高精度，但在非线性系统中则受限。然而，现实中的许多系统，包括雷达跟踪系统，其状态方程和观测方程的性质在不同坐标系下有所变化。 在直角坐标系中，状态方程可能是线性的，但观测方程是非线性的；而在极坐标系下，观测方程变为线性，但状态方程保持非线性。通过混合坐标系的使用，可以部分线性化问题，但仍然存在非线性的坐标转换。在这种情况下，推广卡尔曼滤波（EKF）作为一种有效的线性化方法被广泛采用。 EKF是卡尔曼滤波的一种扩展，它允许处理非线性系统，通过对系统模型进行局部线性化来近似非线性动态。在雷达跟踪的具体应用中，作者详细介绍了EKF的工作原理，包括如何处理目标的测量模型、预测步骤以及更新步骤。通过仿真，研究者对比了EKF在不同噪声强度下的滤波精度，结果显示了该滤波器在特定条件下的有效性，但也揭示了其在极端噪声环境下的局限性。 文章的关键点在于深入理解EKF如何处理非线性观测，以及如何通过数学技巧将其转化为线性问题进行求解。此外，作者还进行了性能分析，包括误差分析、稳定性和鲁棒性，以全面评估EKF在雷达跟踪中的实用性和改进空间。这篇论文不仅提供了理论背景，还提供了实际应用中的案例研究，有助于工程师们更好地理解和优化非线性滤波技术在雷达跟踪系统中的应用。