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对于目标跟踪系统,当观测不确定性相对系统不确定性较大时,如果采用EKF,UKF算法,由于概率密度函数(PDF)由高斯分布近似使真实的分布结构扭曲,导致系统性能下降或发散,采用粒子滤波时,因为系统不确定性相对观测不确定性较小,所以重采样会使粒子间的独立性消失,导致系统性能下降。为了提高目标跟踪的精度,该文给出一种SMCEKF及SMCUKF滤波算法,在SMC(Sequential Monte Carlo)算法中分别引入EKF及UKF,由独立滤波器更新和传播的随机采样点和相应权重来表示状态的PDF,由于初