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一种改进UKF算法在超视距雷达中的应用.docx

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一种改进UKF算法在超视距雷达中的应用 摘要： UKF(UnscentedKalmanFilter)算法是一种重要的非线性滤波算法，常用于处理复杂的非线性系统。本文旨在将UKF算法应用于超视距雷达中，对该算法进行改进，以提高在跟踪目标中的准确度和稳定性。 首先，本文对超视距雷达的原理和UKF算法的基本原理进行了简单介绍，并详细分析了UKF算法的特性和不足。在此基础上，本文提出了一种基于改进UKF算法的超视距雷达目标跟踪方法。 改进UKF算法主要在计算Kalman增益矩阵和观测方程中进行了优化。在计算Kalman增益矩阵时，本文提出了一种新的计算方法，通过综合利用UKF算法的采样点和协方差矩阵，得出更加准确和稳定的Kalman增益矩阵。在观测方程中，本文采用了卡尔曼滤波算法中的线性观测方程来代替原来非线性的观测方程，以提高观测值的准确性和稳定性。 最后，本文通过实验验证了改进UKF算法在超视距雷达中的有效性和优越性。实验结果表明，改进UKF算法在目标跟踪中有着更好的准确度和稳定性，并且可以更好地处理非线性问题和异常值。 关键词：UKF算法；超视距雷达；Kalman增益矩阵；线性观测方程；目标跟踪。 Abstract: TheUKF(UnscentedKalmanFilter)algorithmisanimportantnonlinearfilteralgorithmthatisoftenusedtohandlecomplexnonlinearsystems.ThisarticleaimstoapplytheUKFalgorithmtolong-rangeradarandimprovethisalgorithmtoimproveaccuracyandstabilityintargettracking. Firstly,webrieflyintroducedtheprinciplesoflong-rangeradarandthebasicprinciplesofUKFalgorithm.WecomprehensivelyanalyzedthecharacteristicsandlimitationsofUKFalgorithm.Onthisbasis,weproposedthetargettrackingmethodbasedonimprovedUKFalgorithm. TheimprovedUKFalgorithmmainlyoptimizedthecalculationoftheKalmangainmatrixandtheobservationequation.InthecalculationoftheKalmangainmatrix,anewmethodwasproposedtoobtainamoreaccurateandstableKalmangainmatrixbycomprehensivelyusingthesamplingpointsandthecovariancematrixoftheUKFalgorithm.Intheobservationequation,weusedthelinearobservationequationintheKalmanfilteralgorithmtoreplacetheoriginalnonlinearobservationequationtoimprovetheaccuracyandstabilityoftheobservationvalues. Finally,experimentswereconductedtoverifytheeffectivenessandsuperiorityoftheimprovedUKFalgorithminlong-rangeradar.TheexperimentalresultsshowthattheimprovedUKFalgorithmhasbetteraccuracyandstabilityintargettracking,andcanbetterhandlenonlinearproblemsandoutliers. Keywords:UKFalgorithm;long-rangeradar;Kalmangainmatrix;linearobservationequation;targettracking.