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针对无迹粒子滤波（uPF）在较偏观测时的退化现象及重采样带来的粒子枯竭问题，提出一种自适应免疫优化的无迹粒子滤波算法（AIO-UPF）。该算法在重采样过程中，利用免疫算法在亲和度与浓度调节机制下的全局寻优能力和多样性特征，通过引入自适应阈值因子δ的Metropolis准则，使得粒子集能够有效地分布于高似然区域，提高了粒子的多样性和有效性，从而较好地抑制了在较偏观测时的粒子退化问题。仿真结果表明，AIO-UPF的性能优于传统UPF及标准粒子滤波，在状态估计精度上比传统UPF提高了27％左右。