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摘要
针对纯方位目标跟踪中测量噪声协方差未知和非高斯测量噪声突变问题，提出了一种平方根连续-离散变分贝叶斯最大相关熵容积卡尔曼滤波（SRCD-VBMCCKF）算法。将目标跟踪模型建立为连续状态空间-离散测量空间模型，提高了目标跟踪的解算精度；由变分贝叶斯准则对未知的时变测量噪声进行估计，提升了算法的自适应性；考虑到测量中出现的非高斯突变噪声，由最大相关熵准则构建抗差因子，进一步增强了算法对异常测量值的鲁棒能力。仿真结果表明：所提算法能够对测量中的未知时变噪声和非高斯重尾突变噪声有效抑制，且相比于传统滤波算法，所提算法兼具自适应性和鲁棒性。
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单位地理信息工程国家重点实验室; 空军工程大学信息与导航学院
