1.一种基于变分贝叶斯容积强跟踪信息滤波的目标跟踪方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤1.计算和更新VB方法中的参数值；

αk|k-1＝ρk·αk-1,βk|k-1＝ρk·βk-1其中‘.’指的是MATLAB中的点运算，并且αk＝[α1,k…αp,k]T,βk＝[β1,k…βp,k]T,ρk＝[ρ1,k…ρp,k]T参数更新：αk＝1/2+αk|k-1,其中αk|k-1,βk|k-1为预测分布参数向量；α1,k，αp,k，β1,k，βp,k，ρ1,k，ρp,k为组成预测分布参数向量αk，βk，ρk的各个元素；

步骤2.设置VB方法中的循环控制变量m的初值为零，给出迭代次数N2的值；

步骤3使用公式(24)估计量测噪声的未知方差 其中k表示时间，m指VB方法中m在当前值迭代后产生的结果；

表示第m次迭代后分布参数的βk值， 表示对应 的根方值，i＝1,2…p；

步骤4.判断m值是否为0，如果m值为0，则令量测噪声的未知方差 等于 否则跳到步骤7；

步骤5.使用公式(4)和公式(3)计算一步预测目标状态其中Zk-1表示观测值； 对应 的估计预测值；n表示状态维度；

是前一时刻的状态估计值；Pk-1|k-1表示估计误差协方差；ξi表示对应的sigma点；fk-1(·)表示可微函数；

步骤6.迭代计算伪观测矩阵Hk、新息矩阵vk、信息矩阵Yk|k-1及信息状态向量步骤7.计算VB方法中第m+1次迭代后目标状态最优线性估计 和 P表示误差协方差；

步骤8.判断m是否小于N2，如果m小于N2，则使用公式(25)计算VB方法的参数 令m自加1，并且跳到步骤3，否则步骤9；

Zk表示观测值；

步骤9.计算最终目标状态的最优线性估计 及其误差协方差Pk|k，分别为且有