张敬艳，修建娟，董 凯,2

(1.海军航空大学 信息融合研究所， 山东 烟台 264000；2.中国电子科学研究院，北京 100041)

1 引言

随着现代雷达技术的快速发展，多普勒雷达在侦察监视、火力控制等领域得到了广泛应用[1-2]。多普勒雷达能够获得目标相对雷达的径向速度信息，利用此信息能够更加精确地跟踪目标，并为后续火力打击提供支持。文献[3]首先处理位置量测，然后利用位置滤波值获得径向速度量测的伪线性描述，通过Kalman滤波更新目标的运动状态。由于不敏Kalman滤波(UKF)即无迹Kalman滤波对非线性不敏感，文献[4]首先对距离量测和径向速度量测进行去相关处理，然后通过Kalman滤波和UKF依次处理线性位置量测和非线性径向速度量测，获得对目标状态的估计，并分析了不同的相关系数对估计结果的影响。文献[5]利用转换多普勒量测Kalman滤波分别从转换多普勒量测和转换位置量测获得非线性伪状态估计，并通过静态最小均方误差准则融合上述2种估计值，获得对目标状态的最终估计。以上方法均采用转换量测方式进行状态滤波，由于量测非线性可通过不敏变换等手段进行处理，文献[6]提出了一种直接不敏卡尔曼滤波算法，并对其性能进行了分析。

上述算法均假设量测噪声服从高斯分布，但是，在实际应用中，量测噪声通常是非高斯的[7]，上述算法难以获得较高的状态估计精度。虽然粒子滤波能够较好地解决量测非高斯问题，但是其计算量较大，很难实现对状态的实时估计[8]。……