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。
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