【摘 要】
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随着战场环境趋于复杂,信息的获取已成为现代战争制胜的关键。雷达作为能够获取敌方目标信息的关键设备,有着非常重要的战略地位。雷达跟踪时实际的量测在方向余弦坐标系中获取,因此,本文针对方向余弦非线性量测,以量测转换方法为核心,对基于方向余弦量测信息的非线性滤波算法展开研究。本文的具体内容如下:1.首先对经典的非线性滤波算法包括扩展卡尔曼滤波算法（EKF）和无迹卡尔曼滤波算法（UKF）进行阐述,其次,对
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随着战场环境趋于复杂,信息的获取已成为现代战争制胜的关键。雷达作为能够获取敌方目标信息的关键设备,有着非常重要的战略地位。雷达跟踪时实际的量测在方向余弦坐标系中获取,因此,本文针对方向余弦非线性量测,以量测转换方法为核心,对基于方向余弦量测信息的非线性滤波算法展开研究。本文的具体内容如下:1.首先对经典的非线性滤波算法包括扩展卡尔曼滤波算法（EKF）和无迹卡尔曼滤波算法（UKF）进行阐述,其次,对基于方向余弦量测信息的量测转换方法展开研究,包括传统量测转换和去偏量测转换。针对去偏量测转换方法中量测误差统计特性与量测有关导致状态估计有偏性这一问题,提出了一种去相关去偏量测转换卡尔曼滤波算法（DDCMKF）。在此基础上,将量测转换方法和交互多模型方法结合,实现基于方向余弦量测的机动目标跟踪。2.针对带径向速度量测信息的目标跟踪,以DDCMKF算法为基础,推导了适用于方向余弦量测信息的序贯滤波算法（DDCMKF-SQ）和伪线性量测矩阵DDCMKF算法（DDCMKF-R）。为获得更加准确的线性量测矩阵,利用序贯框架中位置滤波的结果构建线性量测矩阵,提出了一种自适应信息反馈的线性序贯滤波算法（ASLF）,进一步,对ASLF算法与交互多模型（IMM）的结合方式进行研究,给出了ASLF-IMM算法。3.针对上述算法在雷达资源管理中的应用,分别研究了基于ASLF-IMM的相控阵雷达资源管理和组网雷达资源管理。通过自适应选取目标跟踪过程中系统的工作参数,包括采样周期、发射功率、占空比和驻留时间等,在保证目标期望跟踪精度的条件下,极小化系统时间和能量资源消耗量。
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