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基于AR模型的雷达目标跟踪算法研究的开题报告
一、研究背景与目的
基于雷达的目标跟踪技术在军事、民用以及航空领域都有着重要的应用价值。然而，传统的目标跟踪算法往往存在定位精度较低、容易受到杂波、干扰等因素的影响等问题，而且针对不同的目标特征需要采取不同的算法，极大地限制了其在实际应用中的使用。因此，为解决这些问题，基于AR模型的雷达目标跟踪算法研究显得尤为迫切。
本研究旨在运用自回归（AR）模型对雷达目标进行跟踪，结合卡尔曼滤波算法进行目标状态预测与修正，实现基于AR模型的雷达目标跟踪算法设计。通过该方法，预期能够对比传统算法，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。具体研究目标包括：
（1）研究AR模型的基本原理和算法，了解其优点和缺点；
（2）探究AR模型在目标跟踪算法中的应用，分析其对跟踪精度的提高和算法鲁棒性的影响；
（3）通过卡尔曼滤波算法实现目标状态的修正和预测，并将修正后的状态作为AR模型的输入；
（4）设计并实现基于AR模型的雷达目标跟踪算法，使用MATLAB软件对算法进行仿真和测试；
（5）通过仿真和实验结果对算法进行评估和改进。
二、研究内容
（1）自回归模型的原理及算法分析
AR模型是一种根据过去的数据来预测未来数据的线性模型，其基本原理是通过有限个历史时刻数据对当前时刻的数据进行预测。因此，首先需要对AR模型的基础原理进行分析，包括AR模型的推导和参数的估计。同时，分析AR模型应用于雷达目标跟踪算法中的优缺点，探究在跟踪算法中的使用方式和注意事项。
（2）基于AR模型的雷达目标跟踪方法的设计
在掌握了AR模型的原理和应用基础之后，需结合实际应用情况，设计基于AR模型的雷达目标跟踪算法。该算法方案主要包括以下步骤：
①选取合适的雷达，并确定其工作原理和参数；
②选用合适的信号处理方法，获取雷达接收到的原始数据，并进行初步处理；
③根据处理后的数据选取合适的AR模型，确定其参数，并将模型输出用于目标状态的预测和修正；
④使用卡尔曼滤波算法，对目标状态进行修正和预测，利用修正后的状态和AR模型输出进行跟踪；
⑤通过MATLAB软件，实现算法的仿真和测试。
（3）算法仿真和实验分析
通过仿真和实验结果，对基于AR模型的雷达目标跟踪算法进行解析和评估，计算算法的跟踪精度和鲁棒性，并进行改进。
三、研究意义
本研究旨在提出一种新的目标跟踪算法，该算法结合AR模型和卡尔曼滤波算法，通过对目标状态进行预测和修正，提高了跟踪算法的精度和鲁棒性，具有广泛的应用前景。该算法可以用于雷达目标跟踪领域，为军事、民用和航空等领域提供有力的技术支撑，促进我国相关领域的发展进步。