1. 研究目的与意义

背景： 目标跟踪研究在科学研究方向一直是一个重要的研究课题。雷达作为一种探

测远距离的传感器，雷达在军事领域有着十分显著的作用，二战前夕（1937年），第一个雷达跟踪站（scr-28）建立。随后许多目标跟踪系统也渐渐出现，如红外，激光，声呐技术也渐渐崭露头角。随着人们进入信息化时代，信息技术不断发展，人们运用信息技术不断提高生产生活的便利性。这些发展也使得人们渴求更加先进的技术，随着采集处理信息能力在不断提升，而追求更高效的信息处理是如今人们目标。随着传感器的不断发展，传感器对于获得的物体状态信息（例如：速度，位置，运动状态及方向）的精度越来越高，然后再将这些信息加以处理分析，最后得出物体后续的运动状态，这就形成了如今的目标跟踪研究方向。而在对物体进行目标跟踪处理这方面，需要选择合适的滤波器来对传感器进行状态预测。在 1958 年卡尔曼滤波被斯坦利施密斯首次提出。在这之后不久卡尔曼就用它完成了阿波罗计划中的预测轨道方面。卡尔曼滤波相对于其他滤波的优点是在知道测量方差之后，它能够在包含噪声的数据中提取出有用的数据，预测系统的后续状态。卡尔曼滤波在计算机仿真时是十分方便的，这使得其成为如今被应用最广泛的滤波器。

目的及意义：卡尔曼滤波器是最优的递归算法。针对于许多实际问题的解决它是效率最高的，最好的，最有用的方法。卡尔曼滤波器已经在机器人导航与控制系统，传感器数据融合，军事雷达和弹道轨迹外推等领域被广泛应用。在最近的几年，它在计算机图像处理方面占据着非常重要的地位，如人脸识别，图像边缘检测与图像分割技术和操作系统等技术领域。

2. 研究内容与预期目标

课题主要研究内容：

1.首先研究卡尔曼滤波的方法及原理，掌握卡尔曼滤波的算法，并基于卡尔曼滤波的算法理论，研究卡尔曼滤波算法的推导过程，得出卡尔曼滤波的五个关键公式。

2.基于传统卡尔曼滤波对不同状态的机动目标跟踪的不足，进一步研究交互式多模型算法基于运动目标有多种运动状态的基础上，可以用某种给定模型来表示目标在不同时刻的运动状态的算法原理。

3. 研究方法与步骤

（1）了解卡尔曼滤波及目标跟踪的背景与意义，查询基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法的研究在国内外的研究现状，对课题所研究的机动目标追踪的原理有一个初步的了解，从而知晓单机动目标的跟踪原理大致如下图所示：

图1单机动目标跟踪的基本原理图

4. 参考文献

[1] 冯刚，吕茂庭，覃天. 基于matlab的卡尔曼滤波仿真研究[d]. 防空兵学院硕士

学位论文，2011.

[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.

5. 工作计划

本课题完成的阶段及时间安排：