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摘要
为了满足航母等大型舰船目标的状态估计要求，提出了一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器，完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计，并对观测器稳定性进行证明，而后使用估计的干扰值实时修正强跟踪容积卡尔曼滤波的过程参数，最终形成交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法，完成对目标状态相对准确的估计。结果表明：所提出的滤波算法能够较为准确的完成对目标状态的估计，与变结构多模型粒子滤波算法、变结构多模型无迹卡尔曼滤波算法和交互多模型强跟踪容积卡尔曼滤波算法相比，在目标的位置和速度估计上具有更高的估计精度。
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