在现代战争中,弹道导弹无疑是极具威慑力的武器之一。随着各国对弹道导弹的大力发展,对其进行防御拦截的任务也愈加重大。弹道导弹的防御系统在我国的国防领域中占有重要的地位。在整个防御过程中,对目标的预警探测是关键的一环,能否成功识别空间中的弹道目标决定着后续拦截工作的成败。因此在弹道导弹的中段及再入段通过估计目标的特征参数对其进行识别是具有很大研究意义的。本文主要研究了利用非线性滤波技术来实现对再入段目标的质阻比估计及中段目标的微多普勒频率的提取。论文的主要工作内容总结如下:1.建立了再入目标在再入段的运动模型。介绍了目标跟踪中常用的几种坐标系及其相互转换关系。在此基础上,利用动力学知识构建了再入目标的状态转移模型和测量模型。对质阻比的概念进行了阐述,并对其估计方法进行了介绍。分析了不同质阻比的目标其运动特性的差异。结合了雷达的测量误差模型分析了误差对目标的运动状态的影响。2.研究了卡尔曼滤波框架下的两种非线性滤波方法:扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无迹卡尔曼滤波算法(UKF)。并将这两种方法应用于再入目标的质阻比估计中,分析了不同质阻比目标其收敛高度的不同。针对EKF和UKF在强非线性条件下估计精度不高,收敛速度不够快的问题,提出了一种基于无迹粒子滤波(UPF)的质阻比估计方法。通过改善UPF中权值计算的方法,消除了递推估计中出现的数值敏感问题。分别对比三种非线性滤波方法对质阻比估计的效果,分析得出UPF在面对强非线性问题时有更优良的表现。3.以空间锥体为目标,分析了自旋和进动的微动特性。介绍了常用的时频分析方法。研究了一种基于粒子滤波的微动多普勒频率曲线提取方法。首先建立了具体的状态转移模型,分析得出由于存在二阶状态需要采用二阶粒子滤波的方法来进行估计。根据测量模型,利用检测前跟踪的思想用似然比函数来代替似然函数建立了状态更新模型。最后给出了实现的步骤,完成了对微多普勒正弦频率曲线的提取。