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在高斯噪声环境下，为了解决扩展卡尔曼滤波（EKF）在目标跟踪应用中精度低和滤波发散的问题，将无迹卡尔曼滤波（UKF）应用于非线性系统的目标跟踪。研究了无迹卡尔曼滤波估计方法，对采样策略进行了比例修正。通过UKF在目标跟踪中的应用仿真结果表明，与EKF相比较，UKF有更好的跟踪性能、收敛快、对噪声有更强的适应能力，算法实现简单。