摘要：针对复合K噪声下机动目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种自适应无迹粒子滤波（Adaptive Unscented Particle Filter,AUPF）算法.该算法建立在常加速模型及其改进滤波算法基础上,并将无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）与强跟踪滤波（Strong Tracking Filter,STF）算法相结合作为提议分布,提高了系统跟踪一般机动和阶跃机动的能力.在给出复合K噪声模型的基础上,利用AUPF算法对几种典型机动目标进行了计算机仿真,并同无迹粒子滤波（Unscented Particle Filter,UPF）算法进行了比较.仿真结果表明,复合K噪声下AUPF算法能更有效地对各种机动目标进行跟踪,具有较高的跟踪精度.

关键词：机动目标 常加速模型 aupf算法 强跟踪滤波 复合k噪声 

单位：浙江理工大学机械与自动控制学院; 浙江杭州310012; 西北工业大学航海学院; 陕西西安710072; 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室; 浙江杭州310012