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摘要

随着高精度传感器技术的不断发展，现如今可以从传感器中获得更多来自于目标

的信息，扩展目标跟踪技术应运而生，其应用也日益广泛，包括水下目标检测、卫星

定位及自动驾驶等场景。在上述场景中，基于高斯过程的扩展目标跟踪算法因其在星

凸形目标轮廓及运动状态估计方面的出色表现而备受瞩目。传统基于高斯过程的扩展

目标跟踪算法往往假定测试输入为精确值，但在实际应用中，由于传感器故障及环境

影响往往会出现量测异常或缺失的情况，这些因素会导致跟踪系统模型无法维持高斯

分布假设，进而对扩展目标状态的估计精度产生负面影