1. 研究目的与意义

目标跟踪是指对探测器检测到的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得运动目标的运动参数，如位置、速度、加速度和运动轨迹等，从而进行下一步的处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的检测任务。对如飞机、潜艇、导弹等运动目标的位置、速度、加速变等状态进行估计。包括对当前状态的滤波估计和对未来某一点的预测估计。自1937年第一部跟踪雷达诞生以来，目标跟踪就确定其在科研领域的地位，并且日趋重要。随着科学技术的飞速发展，各种类型（如雷达、红外、激光、声纳等）的目标跟踪系统相继得到发展完善。由于在军事和民用领域具有广阔的应用前景，目标跟踪问题的研究一直受到人们的广泛关注。最近几十年来，国内外众多专家学者对之进行了深入的研究，并取得了丰硕的成果。目标跟踪中的一个核心部分就是滤波算法，经典的卡尔曼滤波算法是一种时域方法，对于具有高斯分布噪声的线性系统，可以得到系统状态的递推最小均方差估计。但在实际应用中，即使不太复杂的系统，一般都是非线性系统，这时卡尔曼滤波算法就不适用了，所以有扩展卡尔曼滤波（ekf）、unscented卡尔曼滤波（ukf）和粒子滤波（pf）等主要的非线性滤波算法。

雷达测量系统中，目标跟踪往往是人们非常关注的方面，但测量运动目标的位置、速度和加速度在每时每刻都存在噪声信号。卡尔曼滤波是基于运动目标动态信息，设法消除噪声干扰，从而获取目标位置的最佳估计。这个估计过程主要有三个方面，第一个方面是对运动目标当前位置的估计，第二个方面是对运动目标未来位置的估计，第三个方面是对运动目标过去位置的估计。基于本设计的讨论在闪烁噪声统计模型的基础上使用粒子滤波算法，解决闪烁噪声条件下雷达目标跟踪问题；粒子滤波技术在非线性、非高斯系统优越性就体现出来了。

粒子滤波可以先分为几个主要的步骤：初始化 gt; 预测gt;矫正gt;重采样gt;滤波

2. 研究内容与预期目标

研究内容：

1.在本课题初期首先先通过互联网和书籍收集资料，并学习粒子滤波原理和粒子滤波经典采样算法了解卡粒子

滤波，涉及采样和重采样算法等等的基本知识；

3. 研究方法与步骤

研究方法：文献法；实验法

步骤：

1、查阅搜集相关文章资料，理清课题研究脉络，总结归纳研究方法，悉心准备下一步研究。

4. 参考文献

[1]陈利斌. sir粒子滤波的改进算法;西安：西北工业大学博士学位论文，2000.

[2] 苏林，尚朝轩.基于卡尔曼滤波器的雷达追踪[d]. 石家庄军械工程学院，2006.

[3] 彭丁聪. 卡尔曼滤波的基本原理及应用[d]. 中国地质大学研究生院，2008.

5. 工作计划

第一阶段（1周-4周）

收集资料，了解卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波的基本知识，对设计任务有基本认识，撰写开题报告；

第二阶段（5周-8周）