La sección transversal del radar (RCS) es una medida de dispersión de un objeto que se dispersa al radar. Sin embargo, los métodos existentes para la medición y procesamiento de datos en campo cercano (NF) rara vez extraen características de amplitud, y hay una falta de verificación efectiva de los datos en campo lejano (FF) en el proceso de transformación de NF a FF, lo que conduce a inexactitudes en la precisión de predicción de FF. En este documento, proponemos un método para establecer la relación entre el RCS de NF y FF utilizando el método de espacio de estados (SSM), que se basa en la estimación precisa de la amplitud de NF en la medición de NF, y luego derivando el RCS de FF a partir de la señal de dispersión de NF convolucionada con un núcleo de cerca a lejos. La solución propuesta para abordar el problema de incertidumbre en los datos de referencia de FF implica el uso del modelo de centro de dispersión de la teoría geométrica de difracción (GTD) como los datos de referencia de FF y establecer una ecuación lineal con el modelo de FF derivado. El concepto de identificación de sistema de búsqueda de gradiente negativo (NGS) se utiliza para optimizar el modelo de FF con el fin de reducir la discrepancia entre los valores de referencia y los valores derivados. Finalmente, se proporciona el error corregido de RCS como prueba adicional de la efectividad de estas técnicas en mejorar la precisión de la transformación de cerca a lejos examinando los resultados de tres experimentos.