【雷达目标跟踪】基于新息自适应的扩展卡尔曼滤波算法优化：复杂环境下时变噪声鲁棒性提升系统设计（论文复现含详细代码及解释）

内容概要：该论文针对复杂环境下雷达目标跟踪系统易受噪声干扰的问题，提出了一种基于新息自适应的扩展卡尔曼滤波算法(IAEKF)。IAEKF通过分析系统新息统计特性，构建系统与量测噪声函数，将新息协方差直接引入滤波器增益矩阵计算，从而在不增加计算复杂度的前提下提高了算法的自适应性。仿真结果显示，IAEKF在时变噪声环境下相比传统EKF具有更高的跟踪精度，特别是在机动转弯阶段表现出色。此外，论文还详细介绍了IAEKF的实现过程，包括新息窗口维护、自适应因子计算以及噪声协方差矩阵的动态调整，并通过仿真实验验证了算法的有效性。 适合人群：具备一定数学基础和编程能力，从事雷达信号处理、目标跟踪等领域研究的科研人员和技术开发人员。 使用场景及目标：①在复杂电磁环境中进行高精度雷达目标跟踪；②处理时变噪声环境下的目标跟踪问题；③提高机动目标跟踪的精度和鲁棒性；④为工程应用提供高效可靠的跟踪算法。 其他说明：该算法不仅适用于军事领域的导弹制导、空中预警等场景，也可应用于民用领域的无人机避障导航、自动驾驶目标跟踪和机器人SLAM系统等。尽管IAEKF在大多数情况下表现优异，但在强非线性系统中仍可能存在雅可比计算误差等问题，未来的研究可以进一步优化新息窗口大小的选择和对突变噪声的适应速度。