在提高火箭飞行测量数据处理精度的基础上，利用了一种用于非线性系统的，抗野值的，基于无迹变换的Kalman滤波算法的一个新改进方法—抗野值的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)，对火箭飞行测控系统中的目标进行位置及运行轨迹估计。该算法以少量的采样点表示随机变量的分布，通过非线性系统传播，实时地对滤波增益地调整，将检测数据中的野值剔除。文章将其应用于航天测控系统跟踪运载火箭系统中，通过Monte Carlo仿真，说明该方法能有效地消除野值对测控系统检测数据处理的影响，提高了滤波精度。

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