1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....动态系统数学模型雷达测量数学模型状态估计器初始条件观测误差扰动输入随机输入系统状态观测值图滤波问题的图解说明状态方程状态方程是目标运动规律的假设，例如假设目标在平面内做匀速直线运动，则离散时间系统下时刻的状态，可表示为式中，，为初始时刻目标的位置，和分别为目标在轴和轴的速度，为采样间隔。式和式用递推形式可表示为雷达机动目标跟踪技术研究第页共页目标状和分别为目标在轴和轴的速度，为采样间隔。式和式用递推形式可表示为雷达机动目标跟踪技术研究第页共页目标状如假设目标在平面内做匀速直线运动，则离散时间系统下时刻的状态，可表示为式中，，为初始时刻目标的位置，描述。状态方程和量测方程之间的关系如图所示......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....例测模型在时域内加以描述的。状态反映了系统的内部条件，输入可以由确定的时间函数和代表不可预测的变量或噪声的随机过程组成的状态方程来描述，输出是状态向量的函数，通常受到随机观测误差的扰动，可由量测方程方法，其所定义的状态变量应是能够全面反映系统动态特性的组维数最少的变量，该方法把时刻的状态变量表示为前时刻的状态变量表示为前时刻状态变量的函数，系统的输入输出关系是用状态转移模型和输出观进行总结，给出进步研究的建议和设想。系统模型雷达机动目标跟踪技术研究第页共页雷达目标跟踪的基础是估计理论，它要求建立系统模型来描述目标动态特性和雷达量测过程。状态变量法是描述系统模型的种很有价值的建立。详细介绍了雷达的目标跟踪算法卡尔曼滤波算法......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....因而对基于机动检测的跟踪算法进行研究。论文重点对仿真的流程以及实验结果进行了介绍与分析。对主要工作研究第页共页本论文的研究工作是在已有理论方法的基础上，对机动目标跟踪技术进行深入研究。本文包括以下主要内容。概述机动目标跟踪技术发展状况。介绍雷达系统模型，重点讨论般雷达系统量测方程和状态方程的波周期内有且仅有个设定的目标运动模型多模型机动目标跟踪算法是指在个滤波周期内村子多个不同目标运动模型的滤波算法，算法整体状态估计通常为各滤波器状态估计的组合。本论文的主要工作雷达机动目标跟踪技术器在非线性系统中的种直接而又自然地推广，它是基于非线性对象的近似线性化模型进行设计的，也得到了广泛的应用。机动目标跟踪方法机动目标跟踪算法可以分为两类单模型算法和多模型算法。在单模型算法中，个滤来估计目标的状态。给出了种实时最大似然估计算法......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....而在这两种状态之间切换时，前状态可以为后状态提供有效地初始值。扩展的卡尔曼滤波器是线性系统卡尔曼滤波认为当数据的概率分布具有长拖尾现象时，使用最大似然估计要远比最小方差估计的精度高。因此，当在跟踪过程中，数据关联不准确，或者量测数据出现强烈色噪声时，可以考虑使用基于最大似然估计的方法的缺点，卡尔曼滤波算法提供了比较好的解决办法。卡尔曼滤波采用目标的状态空间描述方法，能方便地引入模型的过程噪声，从而不需要待估计的状态在数据的采样期间保持常数。在卡尔曼滤波的基础上，。维纳滤波具有完整的滤波器传递函数的解析解，并可以估计与有效信号相关的多种信息。但维纳滤波要求被估计量和量测必须是平稳的随机过程，且工程上不宜实现。针对维纳滤波在应用上和等提出了平稳随机过程的最优线性滤波问题，首先实现了动态估计，其主要结果及时通过方程求出滤波器的最优传递函数......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....通常称为维纳滤波型假设目标加速度在轴上的分量彼此，其转弯的角速度均匀分布于，，并假设加速度指数相关。但该模型需要增广三个状态变量，维数太大，相应计算量大。机动目标跟踪中的状态估计技术世纪年代，该模型的转移矩阵与匀速圆周运动的转移矩阵相同，但多了切向加速度，是更般的弧线情况。模型将建模的思想推广到圆周运动，提出模型。该模型该模型的转移矩阵与匀速圆周运动的转移矩阵相同，但多了切向加速度，是更般的弧线情况。模型将建模的思想推广到圆周运动，提出模型。该模型假设目标加速度在轴上的分量彼此，其转弯的角速度均匀分布于，，并假设加速度指数相关。但该模型需要增广三个状态变量，维数太大，相应计算量大。机动目标跟踪中的状态估计技术世纪年代，和等提出了平稳随机过程的最优线性滤波问题，首先实现了动态估计......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....这种最优线性滤波，通常称为维纳滤波。维纳滤波具有完整的滤波器传递函数的解析解，并可以估计与有效信号相关的多种信息。但维纳滤波要求被估计量和量测必须是平稳的随机过程，且工程上不宜实现。针对维纳滤波在应用上的缺点，卡尔曼滤波算法提供了比较好的解决办法。卡尔曼滤波采用目标的状态空间描述方法，能方便地引入模型的过程噪声，从而不需要待估计的状态在数据的采样期间保持常数。在卡尔曼滤波的基础上，认为当数据的概率分布具有长拖尾现象时，使用最大似然估计要远比最小方差估计的精度高。因此，当在跟踪过程中，数据关联不准确，或者量测数据出现强烈色噪声时，可以考虑使用基于最大似然估计的方法来估计目标的状态。给出了种实时最大似然估计算法，目标的机动和非机动能实时地检测出来，而在这两种状态之间切换时，前状态可以为后状态提供有效地初始值......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....它是基于非线性对象的近似线性化模型进行设计的，也得到了广泛的应用。机动目标跟踪方法机动目标跟踪算法可以分为两类单模型算法和多模型算法。在单模型算法中，个滤波周期内有且仅有个设定的目标运动模型多模型机动目标跟踪算法是指在个滤波周期内村子多个不同目标运动模型的滤波算法，算法整体状态估计通常为各滤波器状态估计的组合。本论文的主要工作雷达机动目标跟踪技术研究第页共页本论文的研究工作是在已有理论方法的基础上，对机动目标跟踪技术进行深入研究。本文包括以下主要内容。概述机动目标跟踪技术发展状况。介绍雷达系统模型，重点讨论般雷达系统量测方程和状态方程的建立。详细介绍了雷达的目标跟踪算法卡尔曼滤波算法。鉴于要实现对机动目标的有效跟踪，因而对基于机动检测的跟踪算法进行研究。论文重点对仿真的流程以及实验结果进行了介绍与分析......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....给出进步研究的建议和设想。系统模型雷达机动目标跟踪技术研究第页共页雷达目标跟踪的基础是估计理论，它要求建立系统模型来描述目标动态特性和雷达量测过程。状态变量法是描述系统模型的种很有价值的方法，其所定义的状态变量应是能够全面反映系统动态特性的组维数最少的变量，该方法把时刻的状态变量表示为前时刻的状态变量表示为前时刻状态变量的函数，系统的输入输出关系是用状态转移模型和输出观测模型在时域内加以描述的。状态反映了系统的内部条件，输入可以由确定的时间函数和代表不可预测的变量或噪声的随机过程组成的状态方程来描述，输出是状态向量的函数，通常受到随机观测误差的扰动，可由量测方程描述。状态方程和量测方程之间的关系如图所示......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....例如假设目标在平面内做匀速直线运动，则离散时间系统下时刻的状态，可表示为式中，，为初始时刻目标的位置，和分别为目标在轴和轴的速度，为采样间隔。式和式用递推形式可表示为雷达机动目标跟踪技术研究第页共页目标状态方程用矩阵形式可表示为式中，状态向量和系统状态转移矩阵分别为若假设目标在平面内做匀加速直线运动，则目标的状态，用递推形式可表示为目标状态方程用矩阵形式仍可表示为式中，状态向量维数增加估计会更准确，但估计的计算量也会相欢迎除内部函数外，所有主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件......”。