基于幅度信息的卡尔曼滤波方法

本发明公开了一种基于幅度信息的卡尔曼滤波方法，主要解决当观测噪声变化时，现有技术对目标状态估计精度不足的问题，其实现方案是：1)在不同扫描周期，获取雷达信号处理得到的量测信息、幅度信息、状态噪声协方差；2)由雷达系统参数获得初始状态误差协方差和观测噪声协方差；3)将1)和2)获得的参数设置为滤波器的初始值；4)利用获得的幅度信息计算观测噪声的协方差比例系数，并计算观测噪声协方差；5)根据获得的观测噪声协方差进行状态估计；6)将状态估计得到的信息输入到下一扫描周期。本发明减少了观测噪声与观测噪声统计信息失配的情况，提高了目标状态估计的准确率，可用于对雷达目标进行跟踪和参数估计。