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本文詳細描述了卡爾曼濾波器在汽車毫米波距離測量應用中的工作原理，詳細介紹了卡爾曼的工作原理，實際測量中的噪聲來源，并在搭建好模型后運用MATLAB分析驗證了模型的有效性。毫米波雷達對待測目標進行間隔時間為T的一系列測量，獲得距離，速度和角度信息，這些測量信息中因為包含測量噪聲，所以我們不能完全采信這些測量結(jié)果。同時，我們假設待測目標按照勻加速度模型進行運動，那么當前狀態(tài)下的待測目標距離可以按照待測目標上一狀態(tài)的距離，速度信息依據(jù)牛頓線性模型計算得出，但是這種牛頓線性理想模型未能考慮其他能破壞模型的外力作用，比如待測目標的動力輸出不可能是恒定不變的，地面阻力以及風的阻力也不是恒定不變的，因此按照牛頓線性模型推算的結(jié)果是缺損的，未能考慮其他外力作用。卡爾曼濾波器可以很好的平衡含冗余噪聲的測量結(jié)果和缺少信息的過于理想的計算結(jié)果，并實現(xiàn)對待測目標的準確跟蹤。
1、卡爾曼濾波介紹
卡爾曼早期最成功的應用案例是在阿波羅登月計劃中成功解決了軌道預測問題。由于卡爾曼濾波是一種時域濾波方法，其算法采用遞歸形式，便于在計算機上實現(xiàn)，目前，卡爾曼濾波被廣泛應用在慣性制導，地圖導航，雷達測量等各個領(lǐng)域。總結(jié)起來，卡爾曼能解決的問題特征為：一是不能對待測目標進行準確建模，外力作用不穩(wěn)定，但是掌握外力作用效果的統(tǒng)計值；二是雖然可進行一系列的測量，但是測量結(jié)果因含有噪聲而不能完全采信。毫米波雷達測量示意圖如圖1所示，假設雷達的測量周期T，時刻nT的測量向量記為u（n），
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