【摘 要】
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非线性滤波问题通常会面临过程方程和量测方程的双重非线性,利用传统的滤波算法进行处理时,离散化和线性化过程是导致滤波性能降低的根本原因。提出了一种基于Runge-Kutta积
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非线性滤波问题通常会面临过程方程和量测方程的双重非线性,利用传统的滤波算法进行处理时,离散化和线性化过程是导致滤波性能降低的根本原因。提出了一种基于Runge-Kutta积分的不敏Kalman滤波（UKF）算法,该算法能够直观、方便地对运动模型为连续非线性常微分方程组的跟踪问题进行处理,避免了复杂的Jacobi矩阵运算和离散化过程,使预测模型更加精确。以弹道目标跟踪为例进行了仿真实验,通过与传统UKF算法和扩展Kalman滤波（EKF）算法比较,结果表明该算法具有更好的性能。
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