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,提出一種簡化自適應(yīng)SCKF算法。該算法在一步預(yù)測過程中,利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣代替容積點,實現(xiàn)對狀態(tài)變量和協(xié)方差矩陣的計算,達(dá)到降低運算復(fù)雜度的目的。通過對機動目標(biāo)跟蹤的仿真驗證: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,還能有效地提高運算效率。