高频地波雷达目标高度估计的AR模型方法

高度估计对于高频地波雷获取三维信息、提高预警能力很有意义。然而目标RCS的随机起伏对高度估计产生严重影响,通过对RCS随机起伏的AR模型建模和模型参数的自适应估计,提出了在RCS变化的条件下高度估计的扩展卡尔曼滤波算法。通过Monte Carlo仿真和外场试验数据的处理,验证了该方法对抑制RCS随机起伏、提高高度估计精度的有效性。     

进化粒子滤波算法在雷达目标跟踪中的应用

进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象.将进化粒子滤波算法应用于雷达目标跟踪过程中,变异强度的选择参考系统噪声与观测噪声性质,并通过粒子匮乏现象的强弱选择是否应用进化算法,从而大大减少了计算量.仿真结果显示所提出的算法对雷达目标跟踪有较好的应用价值.