针对测向交叉目标定位中量测方程非线性、实际噪声难以精确建模问题，构建了测向交叉目标定位滤波方程，提出了基于切换增益策略的平滑变结构-卡尔曼的组合滤波算法。在此基础上，利用残差自适应算法进一步改进了组合滤波的精度，有效提高了大扰动、噪声不确定等情况下目标定位的精度和算法鲁棒性。仿真实验中，组合滤波算法在大扰动情况下，定位精度高于无迹卡尔曼和自适应迭代无迹卡尔曼滤波算法；在噪声非高斯分布的情况下，无迹卡尔曼和自适应迭代无迹卡尔曼滤波算法呈现发散趋势，而组合滤波算法依然能稳定收敛。
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