【摘 要】
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UKF（Unscented Kalman Filter，UKF）算法被广泛应用于运动目标跟踪中，取得了很好地跟踪效果；但是在实际应用中，由于各种随机因素的影响，使得观测数据中不可避免地含有干扰数据，而这些
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UKF（Unscented Kalman Filter，UKF）算法被广泛应用于运动目标跟踪中，取得了很好地跟踪效果；但是在实际应用中，由于各种随机因素的影响，使得观测数据中不可避免地含有干扰数据，而这些干扰数据的存在使得UKF算法跟踪精度不断地下降，甚至会使滤波发散；针对这一问题，提出一种基于UKF的自适应野值剔除算法，根据信息对动态观测数据中的干扰数据进行实时检测，当检测到干扰数据时，通过修正预测值和增益来提高跟踪精度；通过与UKF算法实验仿真对比，结果表明改进UKF算法可以有效地抑制了干扰数据对滤波
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