摘要：為降低傳統(tǒng)自適應(yīng)SCKF(Square-Root Cubature Kalman Filter)在目標(biāo)跟蹤過程中的計(jì)算負(fù)擔(dān),依據(jù)目標(biāo)跟蹤模型中狀態(tài)方程通常為線性的特點(diǎn),提出一種簡化自適應(yīng)SCKF算法。該算法在一步預(yù)測(cè)過程中,利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣代替容積點(diǎn),實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)變量和協(xié)方差矩陣的計(jì)算,達(dá)到降低運(yùn)算復(fù)雜度的目的。通過對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的仿真驗(yàn)證:相比于傳統(tǒng)的自適應(yīng)SCKF,提出的簡化自適應(yīng)SCKF不但能夠保證跟蹤精度,還能有效地提高運(yùn)算效率。