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卡尔曼滤波是高斯噪声无线传感网中最常用的目标追踪技术之一。由于无线传感网常被随机部署在一些复杂的环境,所以节点之间的通信会出现丢包的现象。对于传统的卡尔曼滤波器而言,丢包会大幅降低其目标追踪的精度和鲁棒性。针对这个问题,将描述丢包的Bernoulli过程模型融合进容积卡尔曼滤波器,提出了一种抗丢包的无线传感网目标跟踪算法。仿真结果表明:在不同的丢包率下新提出的算法比现有的卡尔曼滤波目标跟踪算法的精确性和鲁棒性都要好。