一种新的多渐消因子容积卡尔曼滤波

将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波（cubature Kalman filter，CKF），建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下，滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法，发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素，并没有考虑各个状态之间的相关性，不能充分发挥多渐消因子的优势。为此，本文提出渐消因子矩阵，基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法，提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制，也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性，能更好的满足工程应用的要求。     

多渐消因子平方根容积卡尔曼滤波算法

针对平方根容积卡尔曼滤波（square root cubature kalman filter,SCKF）在系统模型不准确和状态突变情况下鲁棒性差的问题,提出了一种多渐消因子平方根容积卡尔曼滤波算法（multiple fading factors strong tracking SCKF, MSTSCKF）。MSTSCKF引入强跟踪思想,通过多渐消因子实时调整增益矩阵,建立多渐消因子数值求解方法,克服多渐消因子求解依赖先验知识的不足;采用假设检验理论对系统异常进行检测,降低误判概率,提高滤波稳定性。通过仿真分析,比较了SCKF、单渐消因子平方根容积卡尔曼滤波（single strong tracking SCKF,STSCKF）和MSTSCKF的算法性能,实验表明MSTSCKF具有更好的跟踪精度和鲁棒性。