中文摘要：

在船舶交通服务系统（Vessel Traffic Services,VTS）利用多台雷达组成的雷达网中,如果雷达的系统误差未经配准就进行多雷达数据融合,则会使融合结果不可信而严重影响其航迹跟踪质量。平方根无味卡尔曼滤波（Square-root Unscented Kalman Filter,SRUKF）是一种改进的无味卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）算法,它借鉴了平方根卡尔曼滤波（Square-root Kalman Filter,SRKF）能克服滤波发散的思想来设计滤波器,不仅具备无味卡尔曼滤波的全部优点,而且克服了无味卡尔曼滤波由于滤波数值计算中舍入误差的积累而容易导致协方差矩阵失去非负定性的缺点,具有更好的数值稳定性。利用平方根无味卡尔曼滤波实现船舶交通服务系统中的雷达网系统误差配准,并通过Matlab仿真对该方法和无味卡尔曼滤波的滤波性能进行了比较,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。

英文摘要：

In multi-radar network of VTS,to improve the reliability and quality of target tracking through multiple radar data fusion,it is necessary to register system errors of the radars.Since Square-root Unscented Kalman Filter（SRUKF）,a modified filtering algorithm based on Unscented Kalman Filter（UKF）,has higher estimation precision and better filtering stability Compared with UKF,it is introduced for error registration of VTS radar networks.Matlab simulation results validated the algorithm.