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针对非线性、非高斯系统的目标跟踪精度不太高这一问题，提出一种改进Sigma粒子滤波算（MSP—PF）。该算法是由主模型产生第一个粒子，剩余的粒子则由辅助模型和平方根无迹卡尔曼滤波（SRUKF）来递归生成，辅助模型使粒子的观测信息得到充分有效地利用，解决了粒子滤波算法所面临的粒子退化和匮乏问题。仿真表明，提出的改进Sigma粒子滤波算法（MSPPF）的估计性能要明显优于粒子滤波（PF）、无迹粒子滤波（UPF）、Sigma粒子滤波算法（SPPF）。