摘要：针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题，本文提出一种近似递归的高斯滤波器：平方根求积分卡尔曼滤波器（SRQKF）．该滤波器是在求积分卡尔曼滤波器（QKF）基础上的平方根实现形式，使用统计线性回归的方法，通过一套参数化高斯密度的高斯．厄米特积分点来线性化非线性函数的；滤波器采用平方根的实现方法，不仅增强了数值的鲁棒性，确保了状态协方差矩阵的半正定性，而且在一定程度上提高了滤波精度．仿真实验表明，SRQKF的滤波精度比QKF提高约12％，且均高于无味滤波器（UF）和扩展卡尔曼滤波器（EKF），但这二者的计算复杂度均比UF和EKF大．对滤波精度要求比较高的非线性场合，新滤波器是一种很有效的非线性滤波算法．

关键词：统计线性回归 无味滤波器 求积分卡尔曼滤波器 

单位：西安交通大学电子与信息工程学院; 陕西西安710049