雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法

合集下载

雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法

我们在研究雷达目标跟踪过程中可以发现，要将雷达目标跟踪的问题解决好，是一个非常值得我们关注的环节。

对于如何进行科学化的跟踪，还需要不断地进行分析研究，找到一些具体的方法才是关键的任务所在。

当我们通过滤波处理后形成一种新的运行轨迹时，就会发现雷达的性能好坏直接影响到我们所要进行科学化跟踪的效果，通常情况下，雷达的具体跟踪效果主要来自其自身性能的高低。

因为雷达主要的任务在于通过跟踪环节工作来达到人们所预期的目标。

对于雷达跟踪的收敛速度而言，主要在于经过一系列的滤波精度来进行实际的操作，从而形成一种科学化的跟踪模式。

我们通过大量的研究目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法，可以逐渐掌握一些先进的技术，从而为整个雷达跟踪发展起到积极的推动作用。

1雷达信号检测与目标跟踪我们进行研究的雷达信号检测，主要在于利用它可以迅速地掌握一些目标的情况，随时将目标进行科学化的监测。

这样做主要在于经过一系列的目标跟踪后，我们可以将具体的目标给予科学化的监视，从而保障其跟踪任务的完成。

这种雷达信号检测和目标跟踪是有一定的联系的，主要在于通过雷达的检测可以为目标跟踪提供科学化的信息，从而避免出现一些假目标的误导。

这对于雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法也会起到积极作用。

2卡尔曼滤波在雷达跟踪上的具体应用2.1研究题目假设有一个二坐标雷达对一平面上运动目标的进行观察，目标在t=0~400s 沿y 轴作恒速直线运功，运动速度为-15m/s ，目标的起点为（2000m ，10000m ），雷达扫描周期为2秒，x 和y独立地进行观察，观察噪声的标准差均为100m 。

试建立雷达对目标的跟踪算法，并进行仿真分析，给出仿真结果，画出目标真实轨迹、对目标的观察和滤波曲线。

2.2算法研究考虑利用卡尔曼滤波算法对目标的运动状态进行估计。

由于目标在二维平面内做匀速运动，因此这里只考虑匀速运动情况。

2.2.1跟踪算法由于目标沿y 轴做匀速直线运动，取状态变量S=x y v y ⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥状态方程：S(k+1)=AS(k)(1)观测方程：Z(k)=CS(k)+V(k)(2)其中，A=10001T 001[]C=100010[]Z=z x z y []V=v x v y[]对目标位置和速度的同时滤波与一步预测的方程组如下：预测估计方程：S ^(k/k-1)=AS ^(k-1)预测误差协方差：P(k/k)=AP(k-1)A T 滤波估计增益：B(k)=C T(k/k-1)C(k/k-1)C T+R ，其中，R=σ2x 00σ2y[]滤波估计方程：S^(k/k)=S ^(k/k-1)+B(k)[Z(k)-S ^(k/k-1)]滤波误差协方差：P(k/k)=[1-B(k)C]P(k/k-1)2.2.2初始化利用目标的前几个测量值建立状态的其实估计，采用两点起始法。

基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的综述

基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的综述雷达航迹跟踪算法是指通过对窄带雷达前端数据进行处理，提取目标运动参数，及时更新目标航迹状态并预测其运动趋势。

而卡尔曼滤波是一种广泛应用于目标跟踪中的预测算法，它基于线性系统理论，采用贝叶斯估计方法对系统状态进行估计和修正，大大提高了目标跟踪的准确性和效率。

卡尔曼滤波结构包括预测和修正两个步骤，其中预测步骤利用历史状态信息和运动模型预测目标在下一时刻的位置和速度；修正步骤采用测量数据进行状态更新，同时根据卡尔曼增益的大小决定历史状态和测量数据的权重，从而实现目标状态的估计和修正。

在雷达航迹跟踪应用中，卡尔曼滤波算法主要分为单目标跟踪和多目标跟踪两种类型。

单目标跟踪主要关注单个目标的运动状态估计，最常用的滤波方法是一维、二维或三维卡尔曼滤波；而多目标跟踪则需要同时估计多个目标的运动状态，常用的算法包括多维卡尔曼滤波和粒子滤波等。

对于雷达航迹跟踪算法而言，卡尔曼滤波的优点在于：首先，具有高效的滤波性能，可以通过在线实时计算实现目标状态的估计和预测；其次，支持多个传感器、多个目标和多个测量的输入，可以满足多种实际应用需求；最后，具有一定的容错性，能够自适应地处理噪声、模型误差以及目标突然出现、消失等情况。

然而，卡尔曼滤波算法在雷达航迹跟踪应用中也存在一些问题，如目标的失配、多传感器测量的一致性问题、目标运动模型的不确定性等。

因此，为实现更准确、稳健和高效的雷达航迹跟踪，需要深入研究卡尔曼滤波算法的各种变形和优化，创新性地设计新算法，以及运用机器学习、深度学习等技术，提升雷达航迹跟踪算法的性能和鲁棒性。

总之，基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法是目前领先的目标跟踪方法之一，具有广泛应用前景。

未来的研究重点应该是在加强对目标状态的估计、提高对多目标、多传感器的处理能力，以及结合其他技术来提高雷达航迹跟踪的性能和实用性。

扩展卡尔曼滤波雷达目标在线跟踪轨迹算法

基于扩展卡尔曼滤波的雷达目标在线跟踪轨迹的算法摘要：目标跟踪是指根据传感器（如雷达等）所获得的对目标的测量信息，连续地对目标的运动状态进行估计，进而获取目标的运动态势及意图。

目标跟踪理论在军、民用领域都有重要的应用价值。

在军用领域，目标跟踪是情报搜集、战场监视、火力控制、态势估计和威胁评估的基础；在民用领域，目标跟踪被广泛应用于空中交通管制，目标导航以及机器人的道路规划等行业。

本文利用差分方程模型计算目标点的速度与加速度，基于卡尔曼滤波算法建立扩展型卡尔曼滤波算法的目标跟踪模型。

0 引言目前，对机动目标的跟踪滤波与预测算法主要有线性自回归滤波、两点外推滤波、维纳滤波、加权最小二乘滤波、与滤波、简化的卡尔曼滤波和卡尔曼滤波。

线性自回归滤波完全忽视了状态噪声对估值的影响；两点外推滤波利用最后一个数据点和最后两个数据点分别确定目标位置与目标速度，因此，之前所测的数据点并不能起到预测作用；维纳滤波不适合机动目标的瞬间变化过程，从而在一定程度上限制了它的应用范围；与滤波是两种简单并且易于工程实现的常增益滤波方法，最大优点在于其增益矩阵可以离线计算，而且在每次滤波循环中可节约大约70%的计算量；卡尔曼滤波与预测执行的是均方根误差最小准则，并且通过协方差矩阵可以很方便的对估计精度进行度量，目前应用较多而且误差相对较小的目标跟踪算法是卡尔曼滤波算法。

但基本的卡尔曼滤波算法在跟踪机动目标时存在不足：当系统达到稳态时，其预测协方差很小，使得滤波器的增益也趋于极小值，此时若目标发生机动，系统残差增大，预测的协方差和滤波器的增益不能随残差随时改变，系统将不能保证对突变状态的跟踪能力。

1用扩展卡尔曼滤波算法预测机动目标轨迹首先由目标初始准确的状态对下一状态进行预测，得到下一状态的预测值，同时由计算所得的对应于初始状态的协方差得到下一状态的协方差预测值；接着由雷达观测误差、状态向量及所得协方差预测值可以得到卡尔曼增益值，进而最终得到下一状态的最优估算值，同时更新对应的协方差。

基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的综述

基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的综述雷达航迹跟踪（Radar Track Tracking）是指通过雷达系统对移动目标进行测量得到的多个目标位置信息，通过统计学方法对目标位置进行分析和处理，从而对目标进行跟踪的过程。

而卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种最常见的用于处理估计和控制问题的数学算法，因其卓越的性能和简单的实现被广泛应用于目标跟踪领域。

本文将综述基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的原理、应用及优缺点等方面。

1.基本原理卡尔曼滤波是一种基于贝叶斯定理的递归估计方法，其本质是通过利用目标运动的状态和观测数据的误差信息动态更新目标的状态估计值和协方差矩阵，从而实现对目标运动状态的估计和预测等功能。

具体地，卡尔曼滤波的基本原理可以简述如下：（1）状态方程：考虑一般的线性离散系统，其状态方程可以表示为：x(t)=Ax(t-1)+Bu(t)+w(t)其中x(t)为t时刻目标的状态量，A为状态转移矩阵，B为输入矩阵，u(t)为外部输入信号，w(t)为过程噪声。

（2）观测方程：目标运动状态往往不能直接被观测到，但可以通过测量得到其状态的某些关联变量组成的观测量，即目标的观测量z(t)可以表示为：其中，H是观测矩阵，v(t)为观测噪声。

②更新步骤：利用观测量进行状态更新：其中，K(k)为卡尔曼增益，S(k)为观测噪声的协方差矩阵。

2.应用领域卡尔曼滤波在目标跟踪领域广泛应用，主要包括雷达航迹跟踪、机器人自主导航、无人机航迹规划、车辆行驶状态的估计和控制等领域。

其中，雷达航迹跟踪是卡尔曼滤波最主要和最典型的应用领域之一。

雷达信号处理中的目标跟踪方法

雷达信号处理中的目标跟踪方法目标跟踪是雷达信号处理的重要任务之一，它是通过分析雷达接收到的信号，实时追踪并确定目标的位置、速度和轨迹等信息。

目标跟踪在军事、航空航天、交通监控、环境监测等领域都具有广泛的应用。

本文将介绍雷达信号处理中常用的目标跟踪方法。

1. 卡尔曼滤波方法卡尔曼滤波方法是一种基于状态空间模型的目标跟踪方法。

该方法根据目标的运动模型和观测模型，通过预测目标的状态和测量目标的状态残差来估计目标的运动状态。

在雷达信号处理中，卡尔曼滤波方法通常用于目标的线性运动模型，对于目标速度较稳定的情况更为适用。

2. 粒子滤波方法粒子滤波方法是一种基于蒙特卡洛采样的目标跟踪方法。

该方法通过在状态空间中随机采样一组粒子，并基于测量信息对粒子进行重采样和权重更新，从而逼近目标的后验概率密度函数。

粒子滤波方法适用于非线性运动模型，并且在多目标跟踪问题中具有较好的性能。

3. 光流方法光流方法是一种基于图像序列的目标跟踪方法。

该方法通过分析连续图像帧中目标的移动来估计目标的运动状态。

在雷达信号处理中，光流方法可以通过分析雷达接收到的连续信号帧中目标的频率变化来实现目标跟踪。

光流方法适用于目标速度较慢、目标轨迹较短的情况。

4. 关联滤波方法关联滤波方法是一种基于关联度量的目标跟踪方法。

该方法通过计算目标与候选目标之间的相似度来实现目标的跟踪。

在雷达信号处理中，关联滤波方法可以通过计算目标与周围雷达回波之间的相似度来确定目标的位置和速度。

关联滤波方法适用于目标数量较少、目标与背景之间的差异明显的情况。

5. 神经网络方法神经网络方法是一种基于人工神经网络的目标跟踪方法。

该方法通过训练神经网络来学习目标的运动模式和特征，从而实现目标的跟踪和分类。

在雷达信号处理中，神经网络方法可以通过分析雷达接收到的信号特征来实现目标的跟踪和分类。

神经网络方法具有良好的自适应性和鲁棒性。

综上所述，雷达信号处理中的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波方法、粒子滤波方法、光流方法、关联滤波方法和神经网络方法等。

基于雷达信号处理技术的目标跟踪算法研究

基于雷达信号处理技术的目标跟踪算法研究目标跟踪算法是雷达信号处理的重要领域之一。

随着计算机技术的不断进步，目标跟踪算法也在不断改进和发展。

本文将探讨基于雷达信号处理技术的目标跟踪算法研究。

一、概述雷达信号处理是指将雷达接收到的信号进行分析和处理，从而提取出有关目标的信息。

目标跟踪是在目标检测的基础上对目标进行跟踪的过程。

目标跟踪算法的研究旨在提高目标跟踪的准确率和实时性。

二、目标跟踪算法1. 基于卡尔曼滤波器的目标跟踪算法卡尔曼滤波器是一种递归贝叶斯估计算法。

该算法利用先验知识和当前的观测数据，通过一系列的状态估计和状态更新，得到最优估计。

在雷达信号处理中，卡尔曼滤波器主要用于目标的位置和速度估计。

通过对目标位置和速度的预测和更新，可以实现目标的跟踪。

2. 基于粒子滤波器的目标跟踪算法粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛方法的状态估计算法。

该算法通过抽样和重要性重采样等方法，生成一组粒子样本，通过这些样本模拟后验分布。

在雷达信号处理中，粒子滤波器主要用于目标的位置和速度估计。

与卡尔曼滤波器相比，粒子滤波器可以处理非线性和非高斯的问题，具有更高的估计精度。

3. 基于核相关滤波器的目标跟踪算法核相关滤波器是一种非参数的滤波器。

该算法通过将输入信号与一组预定义的核函数进行卷积，得到输出信号。

在雷达信号处理中，核相关滤波器主要用于目标跟踪。

该算法通过对目标区域和背景区域的特征提取，得到相应的核函数，从而实现目标跟踪。

三、算法优化目标跟踪算法的精度和实时性是影响算法效果的重要因素。

为了提高算法的效率，可以采用以下的优化策略：1. 特征选择特征选择是指通过对目标特征的分析和提取，选择最具代表性的特征用于跟踪。

在雷达信号处理中，可以选择目标的大小、速度、加速度等特征，从而实现目标跟踪。

2. 多模型跟踪多模型跟踪是指通过建立多个跟踪模型，实现对不同运动轨迹的跟踪。

在雷达信号处理中，可以利用多模型跟踪算法对目标进行多方位跟踪，从而提高跟踪效果。

雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法

Ｘｋ
ｏｓ０
Ｚ＝ｓｉｎＯ
（２）
ｓｉｎ。。（了）
Ｏ
√ ；：＋ｚｚ式（２）中，Ｘｍ，，Ｚ为直角坐标系下量测值，，Ｙ，Ｚ为其真
，
，
闷标的测量方程为
ｚ（ｋ）＝ＨＸ（ｋ）＋Ｖ（ｋ）
（１１）
６
ｓｉｎ（ｅ。一Ｐ
Ｈ为测量矩阵，
（４）
。一。）
（ｋ）
“ Ｉ
Ｅ［ｘｌｒ［｛０，】Ｅ［ｙｌｒ，【ｊ０］ｅ［ｚ［ｒｐ，０】
ｍ
ＣＯＳｏ
（１０）
。。。ｉｏ２６窖一）
Ｗ（ｋ一１）为ｋ一１时刻相互独立的零均值高斯白噪声。
（１）２．２观测方程
８
８＋８
０，＝０＋０
式（１）中，量测误差ｒ，ｌｆ，ｏ均为互不相关的零均值高斯白噪
实位置，则转换测量误差可表示为“ ：
观测噪声１）ｋ为相互独立的零均值高斯白噪声。
Ｘ：一＝（ｒ＋ｒ）ｃｏｓ（＃＋ｐ）ＣＯＳ（０＋Ｏ）一ＦＣＯＳ３１ｃｏｓＯ
Ｙ＝Ｙ一Ｙ＝（ｒ＋ｒ）ｃｏｓ（￣＋Ｂ）ｓｉｎ（Ｏ＋０）一ｒｓｉｎｐｃｏｓＯ

转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪
杨春玲;倪晋麟;刘国岁;郑全占
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】1999(27)3
【摘要】本文在三维空间中推导了转换坐标卡尔曼滤波算法,用此算法进行了雷达目标跟踪仿真,和用推广的卡尔曼滤波算法进行的仿真结果进行了比较,得出转换坐标卡尔曼滤波算法比推广的卡尔曼滤波算法精度高的结论.
【总页数】3页(P121-123)
【作者】杨春玲;倪晋麟;刘国岁;郑全占
【作者单位】南京理工大学电子工程系,南京,210094;南京电子技术研究所,南京,210013;南京理工大学电子工程系,南京,210094;南京理工大学电子工程系,南京,210094
【正文语种】中文
【中图分类】TN95
【相关文献】
1.去偏转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪 [J], 贺明科;王正明;朱炬波
2.基于转换坐标卡尔曼滤波算法的目标跟踪 [J], 陈海;胡建旺
3.雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法 [J], 张欣
4.雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法 [J], 王敏
5.基于转换坐标卡尔曼滤波算法的雷达目标跟踪 [J], 杨春玲;刘国岁;倪晋麟
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法
摘要：该文采用转换坐标卡尔曼滤波算法（CMKF）进行雷达目标跟踪，先将极坐标系下的测量值经坐标变换转换到直角坐标系下，再用统计的方法求出转换测量误差的均值和方差，去偏后利用标准卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪。

将仿真结果和推广卡尔曼滤波算法（EKF）的进行比较，结果表明，CMKF的滤波精度更高。

关键词：转换坐标卡尔曼滤波算法推广卡尔曼滤波算法雷达目标跟踪
雷达目标跟踪系统中，状态方程和测量方程往往不在同一坐标系下，通常可采用推广卡尔曼滤波算法对其跟踪，但该方法在线性化时会引起一定的误差。

该文采用转换坐标卡尔曼滤波算法，首先利用坐标变换将极坐标系下的测量值转换至直角坐标系下，再对统计方法所得转换后测量误差的均值和方差进行相应的去偏，最后利用标准卡尔曼滤波器进行滤波。

1转换测量值误差的均值和方差
设雷达位于极坐标系下原点处，目标的斜距、方位角和俯仰角的测量值为，βm，θm，其与真实位置的关系为
4结语
由图可见，转换坐标卡尔曼滤波算法具有明显的优越性。

这是因为在EKF算法是将测量方程通过泰勒展开进行线性化，线性化过程不可避免地会引入误差，所以跟踪效果较差。

而CMKF是通过坐标转换方程将测量值转换到直角坐标系下，并用统计的方法求出转换后的测量值误差的均值和方差，然后把去偏转换测量值作为真实测量值，用标准的卡尔曼滤波算法进行滤波的，因此CMKF有较高的滤波精度。

参考文献
[1] 杨万海.多传感器数据融合及应用[M].西安电子科技大学出版社，2004.
[2] 杨春玲.转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪[J].电子学报，1999，27（3）：121-123.
[3] 陈云峰，盛安东.标跟踪中非线性滤波[D].南京理工大学，2007.
[4] 张婧，景占荣，羊彦.简化的UKF方法在多普勒雷达对目标跟踪中的应用[J].火力与指挥控制，2008(5)：82-84.
[5] 吴玲，卢发兴，刘忠.UKF算法及其在目标被动跟踪中的应用[J].系统工程与电子技术，2005(1)：49- 52.。