针对噪声分布未知情况下的非线性目标跟踪问题, 提出了基于Sage-Husa算法的自适应嵌入式容积卡尔曼滤波算法。首先利用嵌入式容积准则改进传统的Sage-Husa算法, 得到适用于嵌入式容积卡尔曼滤波器的噪声统计估计器来估计未知噪声的统计特性, 并实现对其修正, 引入判断机制来抑制目标跟踪时的发散问题, 最后通过机动目标跟踪仿真验证了该算法的有效性。
非线性目标跟踪 嵌入式容积卡尔曼滤波 Sage-Husa算法 自适应 nonlinear target tracking embedded cubature Kalman filter Sage-Husa algorithm adaptability
