【摘 要】
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针对无迹卡尔曼滤波（UKF）算法缺乏对系统模型和噪声不准确等情况时的自适应调整能力导致滤波精度下降甚至发散的问题，提出了一种改进的强跟踪UKF滤波算法（IST-UKF）．首先，结合UKF算法以及强跟踪滤波原理，阐明了强跟踪UKF成立的充分条件．其次，在此基础上，提出在向前一步预测协方差矩阵中引入两个多重次自适应因子，并分别设计了其计算方法．最后，将该算法应用于目标跟踪中，并与强跟踪UKF算法（ST
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针对无迹卡尔曼滤波（UKF）算法缺乏对系统模型和噪声不准确等情况时的自适应调整能力导致滤波精度下降甚至发散的问题，提出了一种改进的强跟踪UKF滤波算法（IST-UKF）．首先，结合UKF算法以及强跟踪滤波原理，阐明了强跟踪UKF成立的充分条件．其次，在此基础上，提出在向前一步预测协方差矩阵中引入两个多重次自适应因子，并分别设计了其计算方法．最后，将该算法应用于目标跟踪中，并与强跟踪UKF算法（ST-UKF）以及UKF算法进行仿真对比．仿真结果表明，IST-UKF算法不仅具有强跟踪能力，还能对过程噪声进行自适应调整，实现了对目标的良好跟踪；并且当初始过程噪声设置较大时，更有利于IST-UKF算法的发挥．
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