作者：王满林纯方位非线性滤波扩展卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波
摘要：针对传统算法在解决纯方位目标跟踪时存在有偏、收敛速度慢或发散等不足，无迹卡尔曼滤波（UKF）虽然改善了系统线性化误差，但并没有明显解决卡尔曼滤波器容易发散的问题。在扩展卡尔曼滤波和UKF算法的基础上，提出了一种自适应衰减记忆UKF算（AFMUKF），并将其应用于三维水下目标跟踪系统中。AFMUKF算法通过引进衰减因子加强对当前测量数据的利用，减小历史数据对滤波的影响，通过自适应因子控制状态模型扰动对滤波解的影响。理论分析和仿真结果表明，AFMUKF算法在纯方位目标跟踪中的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于UKF算法。
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