【摘 要】
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近年来针对非线性运动目标跟踪问题，多种卡尔曼滤波（KF）改进算法通过近似非线性函数的输出、均值和方差等方法提高对非线性运动的适应性。然而，现有改进算法过度追求对非线性运动的适应性，容易受到噪声干扰、产生过度拟合，为此，从误差上界约束的角度提出了一种鲁棒的β扩展KF（β-EKF）算法。在利用泰勒近似非线性函数输出的基础上，提出对估计观测值与实际观测值的误差进行鲁棒性阈值控制，实现对目标状态估值的自适
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目（62276162）； 山西省基础研究计划资助项目（202103021223029）；
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近年来针对非线性运动目标跟踪问题，多种卡尔曼滤波（KF）改进算法通过近似非线性函数的输出、均值和方差等方法提高对非线性运动的适应性。然而，现有改进算法过度追求对非线性运动的适应性，容易受到噪声干扰、产生过度拟合，为此，从误差上界约束的角度提出了一种鲁棒的β扩展KF（β-EKF）算法。在利用泰勒近似非线性函数输出的基础上，提出对估计观测值与实际观测值的误差进行鲁棒性阈值控制，实现对目标状态估值的自适应修正，不仅能提高模型对噪声的鲁棒性，而且能提高状态修正的准确性。通过超宽带（UWB）室内定位仿真系统对算法性能进行验证，结果表明：相较于EKF、自适应渐消有偏EKF（AFEKF）、无迹KF（UKF）等算法，本文算法在非线性运动目标上能获得更鲁棒的跟踪结果，且算法的平均性能有26%的提升。
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