假设空间中的雷达坐标可以表示为( x , y )。在不同时刻,雷达可从各个目标的接收信号,即式(3-4)中提取目标的距离、方位、多普勒频移以及RCS等信息。在 k 时刻,观测向量与目标状态向量的关系可以描述为
(3-12)
式(3-12)中,
(3-13)
因此,观测向量的维数 n z =5,而式(3-13)中的各项可写为
(3-14)
式中, λ 表示雷达的工作波长; 表示长度为 j 的向量,第 i 个元素为1,其余元素为0。
式(3-12)中, w q , k 为零均值、方差为 Σ q , k 的高斯白噪声,其中
(3-15)
因此, 的概率分布可写为
(3-16)
式(3-15)中, 、 、 、 和 分别表示距离、方位、多普勒频移和RCS的测量方差,即
(3-17)
式中, β q , k 和 T q , k 分别为有效带宽和有效时宽,见式(3-2)和式(3-3); B NN 为接收波束的宽度。结果显示,雷达发射信号的有效带宽越宽,距离定位精度越高;雷达的工作波长越短,天线孔径越大,测角精度越高 [116] ;相干积累时间越长,多普勒频移的测量精度越高 [117] 。 μ q , k 表示 k 时刻雷达接收到的来自第 q 个目标的回波SNR,即
(3-18)
通常,在不同时刻,利用式(3-10)和式(3-12)即可迭代计算理想条件下目标状态的概率密度函数(Probabilistic Density Function,PDF)。通过这些模型,可以估计不同时刻各个目标的状态 。