无迹卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用答辩稿

无迹卡尔曼滤波matlab无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，简称UKF）是一种基于卡尔曼滤波的非线性滤波方法。

与传统的卡尔曼滤波方法相比，UKF能够更好地处理非线性系统，并且不需要对系统进行线性化处理，因此在实际应用中具有广泛的应用价值。

UKF的基本思想是通过引入一组状态变量来描述系统的状态，然后使用卡尔曼滤波的方法对系统状态进行估计。

不同于传统的线性卡尔曼滤波方法，UKF使用一组称为Sigma点的采样点来代替状态变量的传统线性化处理，从而使得滤波结果更加准确。

在实际应用中，UKF可以用于各种非线性系统的估计和控制，例如机器人导航、飞行器控制等。

下面以一个简单的例子来介绍UKF的应用。

假设我们需要对一个匀加速直线运动的物体进行状态估计，其状态包括位置、速度和加速度三个变量。

我们可以将系统状态表示为一个三维向量x=[p,v,a]，其中p、v和a分别表示位置、速度和加速度。

我们需要确定系统的运动模型。

对于匀加速直线运动，其运动模型可以表示为：x(k+1) = Fx(k) + w(k)其中，F是状态转移矩阵，w(k)是过程噪声。

假设噪声服从高斯分布，我们可以将其表示为：w(k) ~ N(0,Q)其中，Q是噪声协方差矩阵。

接下来，我们需要确定系统的观测模型。

假设我们可以通过某些传感器得到物体的位置观测值z(k)，则观测模型可以表示为：z(k) = Hx(k) + v(k)其中，H是观测矩阵，v(k)是观测噪声。

同样地，假设观测噪声服从高斯分布，我们可以将其表示为：v(k) ~ N(0,R)其中，R是观测噪声协方差矩阵。

有了系统的运动模型和观测模型，我们就可以使用UKF对系统状态进行估计了。

UKF的主要步骤如下：1. 选择一个合适的Sigma点集合，通过这些点来对系统状态进行采样；2. 将Sigma点通过运动模型进行状态转移，从而得到预测状态；3. 通过预测状态和观测模型，计算预测观测值；4. 通过卡尔曼增益和观测值，对预测状态进行修正，得到最终估计状态。

基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的综述雷达航迹跟踪算法是指通过对窄带雷达前端数据进行处理，提取目标运动参数，及时更新目标航迹状态并预测其运动趋势。

而卡尔曼滤波是一种广泛应用于目标跟踪中的预测算法，它基于线性系统理论，采用贝叶斯估计方法对系统状态进行估计和修正，大大提高了目标跟踪的准确性和效率。

卡尔曼滤波结构包括预测和修正两个步骤，其中预测步骤利用历史状态信息和运动模型预测目标在下一时刻的位置和速度；修正步骤采用测量数据进行状态更新，同时根据卡尔曼增益的大小决定历史状态和测量数据的权重，从而实现目标状态的估计和修正。

在雷达航迹跟踪应用中，卡尔曼滤波算法主要分为单目标跟踪和多目标跟踪两种类型。

单目标跟踪主要关注单个目标的运动状态估计，最常用的滤波方法是一维、二维或三维卡尔曼滤波；而多目标跟踪则需要同时估计多个目标的运动状态，常用的算法包括多维卡尔曼滤波和粒子滤波等。

对于雷达航迹跟踪算法而言，卡尔曼滤波的优点在于：首先，具有高效的滤波性能，可以通过在线实时计算实现目标状态的估计和预测；其次，支持多个传感器、多个目标和多个测量的输入，可以满足多种实际应用需求；最后，具有一定的容错性，能够自适应地处理噪声、模型误差以及目标突然出现、消失等情况。

然而，卡尔曼滤波算法在雷达航迹跟踪应用中也存在一些问题，如目标的失配、多传感器测量的一致性问题、目标运动模型的不确定性等。

因此，为实现更准确、稳健和高效的雷达航迹跟踪，需要深入研究卡尔曼滤波算法的各种变形和优化，创新性地设计新算法，以及运用机器学习、深度学习等技术，提升雷达航迹跟踪算法的性能和鲁棒性。

总之，基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法是目前领先的目标跟踪方法之一，具有广泛应用前景。

未来的研究重点应该是在加强对目标状态的估计、提高对多目标、多传感器的处理能力，以及结合其他技术来提高雷达航迹跟踪的性能和实用性。

雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法摘要：该文采用转换坐标卡尔曼滤波算法（CMKF）进行雷达目标跟踪，先将极坐标系下的测量值经坐标变换转换到直角坐标系下，再用统计的方法求出转换测量误差的均值和方差，去偏后利用标准卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪。

将仿真结果和推广卡尔曼滤波算法（EKF）的进行比较，结果表明，CMKF的滤波精度更高。

关键词：转换坐标卡尔曼滤波算法推广卡尔曼滤波算法雷达目标跟踪雷达目标跟踪系统中，状态方程和测量方程往往不在同一坐标系下，通常可采用推广卡尔曼滤波算法对其跟踪，但该方法在线性化时会引起一定的误差。

该文采用转换坐标卡尔曼滤波算法，首先利用坐标变换将极坐标系下的测量值转换至直角坐标系下，再对统计方法所得转换后测量误差的均值和方差进行相应的去偏，最后利用标准卡尔曼滤波器进行滤波。

1转换测量值误差的均值和方差设雷达位于极坐标系下原点处，目标的斜距、方位角和俯仰角的测量值为，βm，θm，其与真实位置的关系为4结语由图可见，转换坐标卡尔曼滤波算法具有明显的优越性。

这是因为在EKF算法是将测量方程通过泰勒展开进行线性化，线性化过程不可避免地会引入误差，所以跟踪效果较差。

而CMKF是通过坐标转换方程将测量值转换到直角坐标系下，并用统计的方法求出转换后的测量值误差的均值和方差，然后把去偏转换测量值作为真实测量值，用标准的卡尔曼滤波算法进行滤波的，因此CMKF有较高的滤波精度。

参考文献[1] 杨万海.多传感器数据融合及应用[M].西安电子科技大学出版社，2004.[2] 杨春玲.转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪[J].电子学报，1999，27（3）：121-123.[3] 陈云峰，盛安东.标跟踪中非线性滤波[D].南京理工大学，2007.[4] 张婧，景占荣，羊彦.简化的UKF方法在多普勒雷达对目标跟踪中的应用[J].火力与指挥控制，2008(5)：82-84.[5] 吴玲，卢发兴，刘忠.UKF算法及其在目标被动跟踪中的应用[J].系统工程与电子技术，2005(1)：49- 52.。

卡尔曼滤波的原理与应用一、什么是卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的算法，其基本原理是将过去的观测结果与当前的测量值相结合，通过加权求和的方式进行状态估计，从而提高对系统状态的准确性和稳定性。

二、卡尔曼滤波的原理卡尔曼滤波的原理可以简单概括为以下几个步骤：1.初始化：初始状态估计值和协方差矩阵。

2.预测：使用系统模型进行状态的预测，同时更新预测的状态协方差矩阵。

3.更新：根据测量值，计算卡尔曼增益，更新状态估计值和协方差矩阵。

三、卡尔曼滤波的应用卡尔曼滤波在很多领域都有广泛的应用，下面列举了几个常见的应用场景：•导航系统：卡尔曼滤波可以用于航空器、汽车等导航系统中，实时估计和优化位置和速度等状态参数，提高导航的准确性。

•目标追踪：如在无人机、机器人等应用中，利用卡尔曼滤波可以对目标进行状态估计和跟踪，提高目标追踪的鲁棒性和准确性。

•信号处理：在雷达信号处理、语音识别等领域，可以利用卡尔曼滤波对信号进行滤波和估计，去除噪声和提取有效信息。

•金融预测：卡尔曼滤波可以应用于金融市场上的时间序列数据分析和预测，用于股价预测、交易策略优化等方面。

四、卡尔曼滤波的优点•适用于线性和高斯性：卡尔曼滤波适用于满足线性和高斯假设的系统，对于线性和高斯噪声的系统，卡尔曼滤波表现出色。

•递归性：卡尔曼滤波具有递归性质，即当前状态的估计值只依赖于上一时刻的状态估计值和当前的测量值，不需要保存全部历史数据，节省存储空间和计算时间。

•最优性：卡尔曼滤波可以依据系统模型和观测误差的统计特性，以最小均方差为目标，进行最优状态估计。

五、卡尔曼滤波的局限性•对线性和高斯假设敏感：对于非线性和非高斯的系统，卡尔曼滤波的性能会受到限制，可能会产生不理想的估计结果。

•模型误差敏感：卡尔曼滤波依赖于精确的系统模型和观测误差统计特性，如果模型不准确或者观测误差偏差较大，会导致估计结果的不准确性。

•计算要求较高：卡尔曼滤波中需要对矩阵进行运算，计算量较大，对于实时性要求较高的应用可能不适合。

yolo卡尔曼滤波跟踪算法
Yolo和卡尔曼滤波是两种不同的算法，分别用于目标检测和运动预测。

Yolo是一种目标检测算法，全称You Only Look Once，通过一次前向传
递即可直接预测并得到准确的位置信息，相较于传统目标检测算法
RPN+CNN的迭代预测，速度快，检测框较准确，其它的诸如R-CNN系列，Fast R-CNN系列，Faster R-CNN系列等都需要多次迭代预测框位置。

卡尔曼滤波是一种线性递归滤波器，用于最优估计状态变量。

它使用状态方程和测量方程来描述动态系统的状态变量和观测值，通过递归算法更新状态变量的估计值，以最小化估计误差的平方和。

在计算机视觉和机器人领域中，卡尔曼滤波常用于目标跟踪和姿态估计等问题。

而Yolo-卡尔曼滤波跟踪算法则是将Yolo的目标检测算法与卡尔曼滤波的
运动预测算法相结合，通过Yolo算法检测目标并获取其位置信息，然后利
用卡尔曼滤波算法对目标的运动轨迹进行预测，从而实现更加准确的目标跟踪。

这种结合算法通常能够处理目标遮挡、目标快速移动等复杂情况，并提高目标跟踪的准确性和稳定性。

但同时也需要针对具体应用场景和数据进行参数调整和优化，以获得最佳的性能表现。

⽆迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter）
⽆迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波，它是概率密度分布的近似，由于没有将⾼阶项忽略，所以在求解⾮线性时精度较⾼。

UT变换的核⼼思想：近似⼀种概率分布⽐近似任意⼀个⾮线性函数或⾮线性变换要容易。

原理：
假设n维随机向量x:N(x均值，Px)，x通过⾮线性函数y=f(x)变换后得到n维的随机变量y。

通过UT变换可以⽐较⾼的精度和较低的计算复杂度求得y的均值和⽅差Px。

UT的具体过程如下：
（1）计算2n+1个Sigma点及其权值：
根号下为矩阵平⽅根的第i列
依次为均值、⽅差的权值
式中：
α决定Sigma点的散步程度，通常取⼀⼩的正值；k通常取0；β⽤来描述x的分布信息，⾼斯情况下，β的最优值为2。

（2）计算Sigma点通过⾮线性函数f()的结果：
从⽽得知
由于x的均值和⽅差都精确到⼆阶，计算得到y的均值和⽅差也精确到⼆阶，⽐线性化模型精度更⾼。

雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法雷达目标跟踪是指在雷达系统中利用距离、角度和速度等量测信息对目标进行检测、分类、定位和跟踪，是雷达应用中的重要问题。

为了实现高精度的目标跟踪，需要应用一些有效的滤波算法。

本文将介绍一种基于转换坐标卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法。

1. 转换坐标卡尔曼滤波转换坐标卡尔曼滤波（CTKF）是一种Kalman滤波的变种，它采用一种新的坐标系，把系统状态转换为一组正交的分量，以实现分离不同分量之间的影响。

在CTKF中，系统状态被表示为一个n维向量x，同时我们将x表示为分别在y和z方向上的两个n/2维向量y和z的连接：x = [y^T z^T]^T坐标转换后，系统状态可以分别表示为两个独立的过程方程：y_k+1 = f_y(y_k,w_k) + v_k, z_k+1 = f_z(z_k,w_k) + u_k其中，wk表示过程噪声，vk和uk分别表示在y和z方向上的观测噪声。

由于y和z的方向独立，它们可以分别应用Kalman滤波来估计目标的状态。

因此，CTKF算法先应用正常的Kalman滤波来对y和z进行状态估计，然后通过一个关系矩阵H来合成系统状态x的估计值。

2. 雷达目标跟踪的CTKF算法在雷达目标跟踪中，通常需要采用四元素模型来描述目标的运动。

我们可以将系统状态表示为一个7维向量x，其中前部分代表位置和速度，后部分代表四元素：x = [x y z vx vy vz q1 q2 q3 q4]^T雷达测量产生的观测向量为z=[r,az,el,Vr]^T，其中r是距离，az和el是方位和仰角角度，Vr是径向速度。

通过对雷达反演模型进行改进，可将观测向量转换为状态向量的某些部分。

同时，通过将状态向量进行坐标转换，可以将4维偏移参数q转换为3维转换向量t和1维缩放因子s，从而提高算法的效率和稳定性。

在CTKF算法中，即可将系统状态表示为x=[y; z],同时拆分为两个独立的过程方程：y_k+1 = f_y(y_k,w_k) z_k+1 = f_z(z_k,w_k)其中，f_y和f_z表示y和z的状态转移方程，wk表示过程噪声，v和u分别表示在y和z方向上的观测噪声。

卡尔曼滤波应用实例卡尔曼滤波（KalmanFiltering）是一种状态估计方法，主要应用于定位、导航、目标跟踪以及模式识别等技术中。

它可以用来估计未知系统或过程的状态，也可以将一个测量值序列转换成更准确的状态序列，以消除噪声对测量结果的影响。

卡尔曼滤波是一种概率算法，它以一种可以提供模型描述的方式来估计状态变量的未知过程。

它的主要思想是，当一次测量值被收集后，将其与历史测量值进行比较，根据观测序列和模型参数，使用最优状态估计方法来更新状态估计器的预测数据。

卡尔曼滤波的应用实例非常多，下面将介绍其在定位、导航、目标跟踪以及模式识别等领域中的典型应用实例。

1）定位：卡尔曼滤波在定位领域中最常用的是GPS定位。

GPS 是一种全球定位系统，它使用太空技术进行定位。

GPS定位系统使用微波载波技术来定位，用于计算两个位置之间的距离，然后根据计算出的距离和测量结果，使用卡尔曼滤波算法来估计当前位置。

2）导航：在航海导航领域，卡尔曼滤波算法可以应用于军用导航系统中，以便将航行状态传递给其他航行设备，以及用于精细的航行定位、航迹计算和轨迹规划等。

3）目标跟踪：卡尔曼滤波在目标跟踪领域也得到广泛应用，它可以用来跟踪目标物体，如机器人、无人机、汽车等。

例如，可以使用卡尔曼滤波算法来跟踪机器人在空间中的位置，以及汽车在高速公路上行驶的轨迹。

4）模式识别：卡尔曼滤波还可以应用于模式识别领域，可以用来识别视觉系统中的图像模式，以及用于图像处理领域中的边缘检测和轮廓提取等。

以上是卡尔曼滤波在定位、导航、目标跟踪以及模式识别等领域中的应用实例，该算法在实际工程中得到了广泛应用，但也存在一些问题和缺陷，如对模型参数的依赖性太强、不适用于动态系统以及模型中噪声太多等问题。

因此，需要持续改进卡尔曼滤波的算法，以使其能够在更复杂的场景中得到更好的应用。

总之，卡尔曼滤波是一种广泛应用于定位、导航、目标跟踪以及模式识别等领域的优秀技术，它以一种可以提供模型描述的方式来估计状态变量的未知过程，在实际应用中发挥着巨大作用，但也需要不断完善和改进，以满足更多的需求。

基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的综述一、雷达航迹跟踪的基本原理雷达航迹跟踪的基本目标是通过雷达系统获取目标的位置、速度等信息，并在目标发生运动、遮挡、干扰等情况下实现持续跟踪。

在雷达系统中，通常会采用脉冲多普勒雷达进行目标探测和测量。

脉冲多普勒雷达可以测量目标的距离和速度，从而得到目标的位置和运动状态。

而雷达航迹跟踪算法就是在这些雷达测量数据的基础上，对目标的航迹进行估计和跟踪。

基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法是一种状态估计算法，其基本原理是通过对目标的状态进行动态估计，从而实现对目标航迹的跟踪。

具体来说，基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法首先建立目标的状态空间模型，包括位置、速度等状态变量，然后通过雷达测量数据对目标的状态进行预测和更新，最终得到目标的航迹估计。

二、基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的技术特点基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法具有一些显著的技术特点，包括状态空间建模、状态预测和更新、误差补偿等方面。

1. 状态空间建模基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法首先需要建立目标的状态空间模型，这要求对目标的运动特性进行准确的建模。

通常情况下，可以采用匀速模型或者匀加速模型来描述目标的运动状态，从而建立目标的状态空间模型。

2. 状态预测和更新基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的核心是对目标的状态进行预测和更新。

在预测阶段，算法利用目标的状态空间模型对目标的状态进行预测，从而得到时刻t的目标状态的预测值。

而在更新阶段，算法通过对雷达测量数据进行融合，对目标的状态进行调整和更新，从而得到时刻t的目标状态的估计值。

三、基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的应用领域基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法具有广泛的应用价值，在军事防御、航空航天、交通监控等领域都有着重要的应用。

在军事防御领域，雷达航迹跟踪算法可以用于实现对敌方飞机、导弹等目标的持续跟踪，从而实现对敌情的实时监测和控制。

在航空航天领域，雷达航迹跟踪算法还可以用于航天器的着陆导航和轨道跟踪等任务。

无迹卡尔曼滤波简单理解
无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，简称UKF）是一种高效可靠的滤波算法，它基于卡尔曼滤波（Kalman Filter，简称KF）的基础上，通过采用一种新的状态估计方法，能够更好地处理非线性系统。

下面分步骤进行简单介绍：
1. 卡尔曼滤波介绍
卡尔曼滤波是一种线性系统状态估计方法，它能够通过对系统的测量和模型的状态估计，推断出系统真实的状态。

卡尔曼滤波有一个重要的前提条件，即系统必须满足高斯分布和线性性质。

2. 无迹变换介绍
无迹变换是UKF算法的核心，它通过一种非线性变换的方式，将原始高斯分布的均值和协方差矩阵映射到一组新的高斯分布的均值和协方差矩阵。

这样就可以将非线性系统中的状态估计问题转化为线性系统中的状态估计问题。

3. 无迹卡尔曼滤波原理
无迹卡尔曼滤波的原理是将卡尔曼滤波的预测和更新过程中的均值和协方差矩阵进行无迹变换，并根据新的变换后的均值和协方差矩阵对系统状态进行估计。

无迹卡尔曼滤波中关键的一步是通过一组特殊的采样点来近似非线性系统的状态分布。

4. 无迹卡尔曼滤波优点
相比于普通的卡尔曼滤波，无迹卡尔曼滤波具有以下优点：
（1）适用于非线性系统，效果更好；
（2）算法的稳定性更好；
（3）计算复杂度较低。

总的来说，无迹卡尔曼滤波算法是一种高效可靠的滤波算法，能够很好地解决非线性系统状态估计问题，因此在实际的工程应用中有着广泛的应用前景。

无迹卡尔曼滤波原理无迹卡尔曼滤波原理 (Unscented Kalman Filter, UKF) 是卡尔曼滤波 (Kalman Filter) 的一个扩展，主要用于状态变量非线性的情况下进行估计和控制。

相比于标准的卡尔曼滤波，UKF 可以更好地处理非线性系统，并且不需要进行线性化处理，因此得到了广泛的应用。

在了解无迹卡尔曼滤波之前，需要先了解一下卡尔曼滤波的基本原理。

卡尔曼滤波是一种用于处理动态系统的估计算法，能够预测和纠正由传感器测量引起的误差，同时也能够处理系统噪声和随机干扰等问题。

其基本思想是通过对过去的状态进行估计，来预测未来状态的值，同时将实际测量的值和预测的值进行比较，从而得到最优的状态估计值。

具体来说，卡尔曼滤波通过两个步骤来实现状态的估计和控制。

第一步是预测。

在这一步中，卡尔曼滤波通过对当前状态的预测，来得到下一时刻状态的预测值。

具体来说，它通过计算状态转移矩阵和控制矩阵，进行状态的预测，得到状态向量的先验估计值。

第二步是更新。

在这一步中，卡尔曼滤波通过将实际测量值和预测值进行比较，来得到最优估计值。

具体来说，卡尔曼滤波通过计算协方差矩阵和测量矩阵，对状态向量的先验估计值和实际测量值进行综合，得到状态向量的后验估计值。

然而，在实际应用中，许多系统存在非线性情况，如航空航天技术领域的航空姿态控制、无人机控制等。

对于这种非线性系统，卡尔曼滤波的性能将会受到很大的影响。

这时候，就需要使用无迹卡尔曼滤波。

无迹卡尔曼滤波的基本思路是利用一组状态向量和相应的加权参数，来代替系统中实际存在的状态向量。

这种状态向量的选择需要满足两个条件：一是必须包括系统中所有的状态变量；二是必须能够描述系统的非线性特性。

通过这种方式，无迹卡尔曼滤波能够在不进行系统线性化处理的情况下，对非线性系统进行估计和控制。

具体来说，无迹卡尔曼滤波将状态向量进行投影，得到一组采样点。

这些采样点将会以等权重的方式，用于估计预测状态和更新状态。

雷达仿真实验-无迹卡尔曼滤波一、摘要无迹卡尔曼滤波(UKF)是最近几年才提出来的一种新的滤波算法, 其基本思想是基于无迹变换( unscentedtransformation, UT), 即用固定数量的参数去近似一个高斯分布, 比近似任意的非线性函数或变换更容易。

其实现原理为: 在原先状态分布中按某一规则取一些点, 使这些点的均值和协方差等于原状态分布的均值和协方差; 将这些点代入非线性函数中, 相应得到非线性函数值点集, 通过这些点求取变换后的均值和协方差。

由于这样得到的函数值没有经过线性化、没有忽略其高阶项, 因而其均值和协方差的估计比EKF 方法要精确。

针对传统算法在解决纯方位目标运动分析时存在的有偏、收敛速度慢或发散等不足, 该文将无味卡尔曼滤波( UKF)算法应用到纯方位目标运动分析中。

由于UKF 在处理非线性问题时表现良好, 以及不需要计算Jacobian 矩阵或Hessian 矩阵, 实现起来比较方便。

根据无味变换的基本原理给出了滤波过程的具体计算步骤并进行了仿真计算。

理论分析和仿真结果表明,UKF 的性能相当于二阶高斯滤波器, 它在纯方位目标运动分析中的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于传统算法。

二、原理介绍目前，扩展卡尔曼滤波虽然被广泛用于解决非线性系统的状态估计问题，但其滤波效果在很多复杂系统中并不能令人满意。

模型的线性化误差往往会严重影响最终的滤波精度，甚至导致滤波发散。

另外，在许多实际系统中，模型的线性化过程比较繁杂，而且也不容易得到。

最近，由Juiler 等人提出了一种无迹卡尔曼滤波 (Unscented Kalman Filter, UKF)。

UKF 对状态向量的PDF 进行近似化，表现为一系列选取好的采样点。

这些采样点完全体现了高斯密度的真实均值和协方差。

当这些点经过任何非线性系统的传递后，得到的后验均值和协方差都能够精确到二阶（即对系统的非线性强度不敏感）。

由于不需要对非线性系统进行线性化，并可以很容易地应用于非线性系统的状态估计，因此，UKF 方法在许多方面都得到了广泛应用，例如模型参数估计、人头或手的方位跟踪、飞行器的状态或参数估计、目标的方位跟踪等。