仪器，测量与计量

电子工程学院;解放军电子工程学院;电子工程学院;1．脉冲功率激光技术国家重点实验室（电子工程学院），安徽 合肥 230037;2．安徽省电子制约技术重点实验室，安徽 合肥 230037

为精确估计高阶运动状态下的目标微动参数，实现目标精细识别，本文提出一种基于相位信息的分离估计方法。通过对解卷绕得到真实相位进行求导，消除信号中的PPS项，实现目标运动和微动分量的分离。针对包含多维微动参数的SFM项，提出改进粒子滤波静态参数估计方法，通过设计自适应方差法和变化粒子数提升了算法效率；通过设计累积残差作为观测概率密度函数，实现了对非线性模型中多维参数的同时估计。仿真和实验分析，验证了算法的有效性和必要性。算法通过对相位进行处理降低了原始信号的非线性程度，减少了计算量，具有较强的抗噪性能。基于粒子滤波的微动参数估计方法减少了估计流程，避免了误差传递效应，提高了估计精度。

郭力仁, 胡以华, 王云鹏, 徐世龙. 基于粒子滤波的高阶运动目标激光探测微动参数估计[J]. 光学学报, 2018, 38(09): 6.  复制并引用该论文