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针对系统动力学模型不准确可能导致滤波精度下降，以及系统状态协方差阵可能出现的负定性问题，提出一种新的高斯过程回归平方根分解无迹粒子滤波（Gaussian process regression square—root decomposition unscented particle filter，GPSR-UPF）算法。在该算法中，采用高斯过程回归求取UPF的重要性密度函数。当系统模型不准确时，通过高斯过程回归学习训练数据，进而获取系统的回归模型及系统噪声协方差，同时引入平方根变换抑制系统状态协方差阵的负定