基于CEM算法的杂波环境机动目标状态优化估计

本文主要探讨了在杂波环境下，针对强机动目标的精确跟踪问题，通过一种创新的估计方法来提高跟踪精度。该研究方法的核心是利用期望极大化（Expectation Maximization, EM）算法，这是一种统计学上的优化技术，特别适用于处理存在缺失数据的情况，如在复杂的环境条件下，量测信息可能不完整或受到干扰。 首先，作者构建了一个基于EM算法的最大后验概率（Maximum A Posteriori, MAP）状态估计模型。MAP估计是一种在给定观测数据的情况下，找到模型参数估计值的方法，它结合了先验信息和似然函数，旨在提供最有可能的模型参数估计。在这个模型中，机动目标的状态被看作是需要估计的参数，而杂波环境和量测数据则作为观测信息。 接下来，为了克服EM算法在求解过程中可能出现的局部极小问题，作者引入了离散优化技术，对极大化过程进行了优化处理。这种方法确保了找到全局最优解，而不是局部最优解，从而提高了机动输入序列的确定性，使得系统能够更准确地响应目标的动态行为。 该研究的重点在于联合估计机动输入序列和量测序列，因为这两者对于目标状态的精确估计至关重要。通过优化确定的机动输入序列，系统能够更有效地抑制杂波干扰，同时将来自目标的真实量测信号与环境噪声区分开来。这不仅解决了最大后验概率状态估计中的不完全数据问题，还显著提升了跟踪性能。 论文通过Monte-Carlo仿真验证了新算法的优势，结果显示，相较于传统的交互式多模型概率数据关联算法，新方法在复杂环境中的跟踪性能更为优越。这表明，该算法能够在保持高精度的同时，更好地应对机动目标在杂波背景下的挑战。 本文的贡献在于提出了一种结合EM算法、离散优化技术和机动输入序列/量测序列处理的新型状态估计方法，这对于提升强机动目标在复杂环境中的跟踪能力具有重要的理论和实践价值。其研究成果对于现代雷达、导航系统以及信号处理等领域具有广泛应用潜力。