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双多基地雷达参数估计算法研究的综述报告
双多基地雷达（Multi-BaseRadar，MBR）是相对于传统雷达而言的一项新技术。它采用多基地接收机组成的雷达网络，以提高雷达对目标的探测精度和覆盖范围。在MBR系统中，每个接收站都采集到不同的目标信息，然后通过信息交换实现目标参数的估计。因此，MBR系统对目标参数估计的准确性和速度具有极高的要求。本文对MBR系统中双多基地雷达参数估计算法的研究现状进行了综述。
在MBR系统参数估计中，最常用的算法是最小二乘（LeastSquares，LS）算法。该算法基于最小化残差误差的原则，通过求解线性方程组或者非线性优化问题来得到目标参数的最优估计。然而，LS算法需要对矩阵进行求导，并使用算法来求解线性方程组或优化问题，因此计算复杂度较高。此外，点目标对峙和数据关联问题也会影响LS算法的准确性。
为了应对LS算法的缺陷，目前研究者正在积极探索新的算法。一种常用的算法是卡尔曼滤波算法。该算法基于动力学模型和测量模型，通过动态调整预测参数和观测参数的权重来实现目标参数的估计。相比于LS算法，卡尔曼滤波算法能够有效处理点目标对峙和数据关联问题，同时具有更好的计算效率。但是，在高维数据情况下，使用卡尔曼滤波算法进行参数估计可能涉及到非线性问题，因此需要使用扩展卡尔曼滤波或无迹卡尔曼滤波等方法进行优化。
另外，粒子滤波算法也是一种常用的MBR系统目标参数估计算法。该算法通过随机粒子的重要性抽样来近似目标分布，在已知目标模型的情况下，通过分散和聚集粒子来反映目标运动状态和位置信息。相比于其他算法，粒子滤波算法更加灵活和鲁棒，同时也能够更好的处理高维度数据情况下的问题。
总体来说，双多基地雷达的参数估计问题是一个重要的研究领域。目前，采用最小二乘算法、卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法等方法，都能够有效地解决MBR系统的参数估计问题。但是，在实际应用中，不同算法的应用效果也可能存在差异，需要通过实践进行不断调整改进。同时，在未来的研究中，研究者也需要深入探究新的算法模型，以进一步优化MBR系统的目标参数估计质量和速度。