1、“.....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。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......”。

2、“.....扩展的卡尔曼滤波器是线性系统卡尔曼滤波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，修正后，标志复位不再初始化，设为，使不进入非机动模型雷达机动目标跟踪技术研究第页共页绪论课题背景及目的目标跟踪问题实际上就是目标状态的跟踪滤波问题......”。

3、“.....它是军事和民用领域中个基本问题，可靠而精确地跟踪目标是目标跟踪系统设计的主要目的。在国防领域，目标跟踪可用于反弹道导弹的防御空防预警战场区域监视精确制导和低空突防等。在民用领域，则用于航空和地面交通管制机器人的道路规划和障碍躲避无人驾驶车的跟踪行驶电子医学等。作为科学技术发展的个方面，目标跟踪问题可以追溯到第二次世界大战的前夕，即年世界上出现第部跟踪雷达站的时候。之后，许多科学家和工程师直努力于该项课题的研究，各种雷达红外声纳和激光等目标跟踪系统相继得到发展并且日趋完善。运动目标的机动会使跟踪系统的性能恶化，对机动目标进行跟踪是人们多年来直关注的问题。随着现代航空航天技术的飞速发展，机动目标在空间飞行的速度角度加速度等参数不断变化，使得目标的位置具有很强的相关性，因此，提高对这类目标的跟踪性能便成为越来越重要的问题......”。

4、“.....机动目标的跟踪研究，已成为当今电子战的研究热点之。今天，精密跟踪雷达不仅广泛应用于各类武器控制和各类实验靶场，而且还广泛应用于各种空间探测跟踪和识别领域，以及最先进的武器控制系统。跟踪模型和匹配滤波是机动目标跟踪的两个关键部分，机动目标的精确跟踪在过去和现在都是个难题，最根本原因在于跟踪滤波采用的目标动力学模型和机动目标实际动力学模型不匹配，导致跟踪滤波器发散，跟踪性能严重下降。本文将机动目标作为研究对象，从目标的运动建模和匹配滤波算法入手，提出或修正跟踪算法，从而实现对机动目标的精确跟踪。机动目标跟踪技术及其发展状况目标机动是指运动当中的目标，其运动方式在不断地发生变化，从种形式变化为另种形式，目标的运动可能从匀速到变速，第页共页运动学机理上解决目标机动的方法。基于直线运动的机动目标模型微分多项式模型笛卡尔坐标系中，若用来表示目标在时刻的位置......”。

5、“.....尽管用多项式逼近目标运动轨迹，其近似性好，但对跟踪系统来说并不合适，因为跟踪系统所要求的是对目标运动状态的估计，而不是轨迹曲线的拟合和平滑。匀速和匀加速模型和模型将目标的运动先验地定义为匀速或匀加速运动，机动被看做是种随机的输入，其大小体现在过程噪声的协方差矩阵中。当目标无机动，即目标作匀速或匀加速直线运动时，可分别采用二阶或三阶模型。时间相关模型模型机动目标建模问题的本质是如何准确地描述加速度。对于处于般机动情况下的运动目标，均可采用二阶系统阶时间相关模型很好地描述。该模型形式简单，只比模型多了个表述机动频率的量，对于匀速和匀加速范围之间的目标机动，有很好的描述能力。模型是目标加速度的导数，对于机动性的运动目标，利用目标的描述目标机动更为方便。指出，各种机动目标模型在跟踪复杂机动时性能不佳的主要原因是状态向量的导数阶数不足。为此......”。

6、“.....及加速度的变化率或。基于圆周的机动目标模型圆周模型年，和提出了圆周模型，该模型将目标的运动近似为匀速圆周运动，根据角速度加速度和速度之间的运动学关系，可以将目标的圆周运动包含在个以角速度为参数的转移矩阵中。该模型是用圆弧代替直线来近似采样周期内的目标运动，当采样周期趋于零时，该模型与模型的形式致。弧线模型和设目标法向加速度的变化率远远小于切向速度的变化率，推出弧线雷达机动目标跟踪技术研究第页共页模型，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。也可能送直线到转弯，它的运动方式并不会从而终。通俗地说，就是目标速度的大小和方向发生变化。雷达机动目标跟踪技术研究第页共页般情况下，机动目标跟踪方法概括来讲可以分为以下两类具有机动检测的跟踪算法和无需机动检测的自适应跟踪算法......”。

7、“.....将传感器所接受到的信号数据进行处理，得到目标的位置速度加速度等估计信息。图给出了机动目标跟踪的基本原理图。目标动态特性量测机动检测与机动辨识滤波变换预测增益确定初始状态ˆˆˆˆ输出图机动目标跟踪基本原理图对于机动目标跟踪来说，所面临的主要挑战是两种离散的不确定性量测起源的不确定性和目标运动方式不确定性。量测起源的不确定性是指由传感器系统提供的量测数据可能是外部的干扰数据，它有可能是由杂波虚警和相邻的目标所引起的，也可能是被跟踪目标的对抗系统所主动发出的虚假信息。目标运动方式的不确定性是指目标在未知的时间段内可能作已知的或未知的机动。般情况下，目标的非机动方式以及目标发生机动时所表现出的不同机动形式都可以通过数学模型来加以描述。机动目标跟踪过程中，采用不正确的目标运动模型会导致跟踪系统的跟踪性能严重下降......”。

8、“.....机动目标跟踪模型现代跟踪系统般都采用类似卡尔曼滤波的迭代算法，因此对机动目标进行建模就显得尤为重要。机动目标模型是机动目标跟踪与预测的基本要素之，也是个关键而又棘手的问题。早期，人们在构造目标运动建模时，由于缺乏有关目标运动的精确数据及存在许多不可预测的现象，般认为目标作匀速直线运动，而随机加速度常常被看成是具有随机特性的扰动输入，并假定其服从零均值的高斯白噪声分布，这时，建立在线性无偏最小均方差准则下的递推的卡尔曼滤波算法可直接使用。然而，当目标发生诸如拐弯或躲避等机动动作时，上述假定则不尽合理。由于目标的动力学特点及目标性能限制，使得机动具有定的相关性。对机动目标建模不仅是滤波器的重要组成，也是从雷达机动目标跟踪技术研究较强的编辑图形界面的能力。的缺点是，它和其他高级程序相比，程序的执行速度较慢。由于的程序不用编译等预处理，也不生成可执行文件，程序为解释执行......”。

9、“.....功能强大的工具箱是的另特色。包含两个部分核心部分和各种可选的工具箱。核心部分中有数百个核心内部函数。其工具箱又分为两类功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能，图示建模仿真功能，文字处理功能以及与硬件实时交互功能。功能性工具箱用于多种学科。而学科性工具箱是专业性比较强的，如，等。这些工具箱都是由该领域内学术水平很高的专家编写的，所以用户无需编写自己学科范围内的基础程序，而直接进行高精尖的研究。源程序的开放性。开放性也许是最受人们欢迎的特点。除内部函数以外，所有的核心文件和工具箱文件都是可读可改的源文件，用户可通过对源文件的修改以及加入自己的文件构成新的工具箱。仿真与分析对设计和实验来说，仿真与分析师不可缺少的步骤，只要这样才能找到合理的实验方法和设计参数，从而达到实验或设计的目标。仿真流程图目标跟踪仿真流程图如图所示......”。