【摘 要】
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在火力／飞行控制（IFFC）系统的目标状态估计器（TSE）设计中，通常目标运动模型可精确地在直角坐标系下建模，同时在传感器坐标系下所获得的目标量又是直接可用的，但一般量测模型是非线性
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在火力／飞行控制（IFFC）系统的目标状态估计器（TSE）设计中，通常目标运动模型可精确地在直角坐标系下建模，同时在传感器坐标系下所获得的目标量又是直接可用的，但一般量测模型是非线性的，滤波器模型需采用非线性滤波方法。为了提高状态估计器的估计精度，在UKF（Unscented Kalman Filter）算法基础上，介绍了一种新的AUKF（Augmented UKF）滤波方法。此算法的思想是尽可能多地利用系统的量测信息，把系统和量测噪声同状态变量联系起来一起考虑，即把系统和量测噪声也列为状态。这要求预测方
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