雷达目标跟踪实验：CA模型与IMM在滤波误差分析

"本文探讨了在目标跟踪领域中处理X方向速度滤波误差的问题，特别是针对全波整流器电路在转换交流电信号为单极性信号的应用。文章通过实验模拟了机动目标跟踪滤波方法，重点研究了匀速模型（CV）、匀加速模型（CA）以及交互式多模型（IMM）。" 在目标跟踪中，尤其是在雷达系统中，对目标的运动状态进行准确预测是至关重要的。当目标执行机动动作时，简单的匀速模型（CV）不再适用，因为它们无法充分捕捉目标瞬时变化的速度和方向。在这种情况下，更复杂的模型如匀加速模型（CA）和Signer模型被引入，以适应目标的动态行为。CA模型适用于机动强度适中的情况，而当机动强度增大时，采用Signer模型或结合了多种模型的交互式多模型（IMM）方法能提供更好的跟踪性能。 在实际操作中，雷达获取的目标信息通常会受到随机噪声的影响，这些噪声通常被认为服从高斯分布。因此，处理非线性滤波问题变得必不可少。扩展卡尔曼滤波（EKF）是早期的非线性滤波技术，它通过泰勒级数展开近似非线性方程。尽管EKF在许多情况下表现出色，但在某些复杂非线性场景中，其线性化误差可能限制了性能。为了克服这一局限，不敏卡尔曼滤波（UKF）被提出。UKF利用UT变换来近似非线性函数的分布，从而在保持计算效率的同时提供更精确的滤波效果。相对EKF，UKF具有更好的收敛性和稳定性，尤其在处理非线性度较高的问题时。 在二维平面上，雷达的测量值包括目标的径向距离和方位角，而状态变量涉及位置、速度和加速度。这些量之间的关系是非线性的，导致量测方程也呈现非线性特征。因此，非线性滤波算法如EKF和UKF在目标跟踪问题中扮演着核心角色。 图1.1展示了雷达在水平面上的测量示例，其中目标的位置由径向距离R和方位角ϕ定义。方位角是从正东方向开始测量的，并且逆时针方向视为正。通过这些坐标关系，可以将雷达的测量值转换为直角坐标系下的目标位置。 本文深入分析了X方向速度滤波误差，特别是全波整流器在处理交流电信号时的作用。通过对不同滤波模型的比较和实验，探讨了如何优化机动目标的跟踪性能，尤其是在噪声环境和非线性量测条件下。这些理论和方法对于提高雷达和其他跟踪系统的精度和鲁棒性具有重要意义。