作者：张纳温 汪云 刘昌云 李树彬 张春梅最小偏度单行采样强跟踪滤波器极大后验估计指数加权不敏卡尔曼滤波
摘要：针对弹道导弹再入阶段飞行受力情况复杂多变，状态噪声未知时变的非线性跟踪问题，提出基于极大后验估计的STUKF非线性滤波跟踪算法。该算法采用最小偏度单行采样策略，在保证跟踪精度的同时，提高实时性；引入带有多重次优渐消因子的强跟踪算法，在线调整状态一步预测均方误差阵，提高系统对突发机动跟踪的稳定性；采用指数加权的方法，利用次优无偏MAP时变噪声统计估计器，在线估计未知系统过程噪声的统计特性，提高系统应对噪声变化的能力。仿真结果表明：该算法具有比不敏卡尔曼滤波算法（UKF）和扩展卡尔曼滤波算法（EKF）更好的跟踪性能。
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