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　　在TWS雷达系统中,对跟踪目标的数据进行处理常常要进行卡尔曼滤波。卡尔曼滤波是一种最优估计的递推滤波算法,具有实时性好和精度高的特点。但是由于其算法中多为矩阵运算,所以较其它算法如最小二乘法、α-β算法等的运算量要大。为了减小运算量以满足系统反应时间的要求,应用中往往采用简化的卡尔曼滤波算法,但这样又会带来滤波精度的降低。在设计卡尔曼滤波数据处理模块时,为了解决该矛盾,采用了高速浮点型DSP TMS320C31。TMS320C31是美国TI公司的第三代DSP产品,其内部采用程序和数据分开的哈佛结构、流水线操作以及并发I/O和CPU操作。芯片内含有专用硬件乘法器和桶形移位寄存器,具有32位的浮点精度,特别适合类似卡尔曼滤波这样运算量大、实时性和计算精度要求高的场合。

　　1 卡尔曼滤波算法

　　卡尔曼滤波器的状态方程和量测方程如下:

　　ρ(K),分别为距离和径向速度的估值

　　 θ(K)、分别为方位角和方位角速度的估值

　　 U1(K)表示T时间内径向速度的变化量

　　 U2(K)表示T时间内方位角速度的变化量

　　 V1(K)为距离量测噪声

　　V2(K)为方位角量测噪声

　　 Z1(K)和Z2(K)分别为距离和角度的测量值

关键词： DSP 数据处理 卡尔曼滤波