分布式目标跟踪算法是一种在多个传感器或者节点之间分散计算任务的算法，目的是为了跟踪目标物体的位置和运动状态。在实际应用中，尤其是在环境复杂或者有干扰的情况下，分布式目标跟踪算法会面临数据丢失和不完全量测的挑战。所谓不完全量测是指由于各种原因，如外部环境干扰、设备故障等，导致的目标信息不完整。数据丢包则是由于网络传输不稳定或故障导致的信息传输中断。
针对上述问题，楚天鹏提出了一种新的分布式目标跟踪算法。该算法的核心思想是在节点间通过局部滤波和融合滤波两个步骤来进行数据处理。局部滤波器负责收集邻域内各节点的测量信息，并计算局部滤波值。这意味着每个节点首先独立处理自身获得的数据，得到一个初步的估计结果。这个过程可以在节点上本地进行，减少了通信的负担，也提高了算法的鲁棒性。
融合滤波器的作用则是在局部滤波的基础上，进一步整合邻域内各个节点的局部滤波结果，进行更准确的融合处理。通过这种双重处理机制，算法可以得到更为精确的目标坐标信息。在实际应用中，这相当于每一个传感器节点先独立完成一部分数据处理，然后将结果汇总到一个中心节点或者邻居节点，进行最终的数据融合处理。
为了验证算法的有效性，作者采用了典型的目标航迹模型对算法进行了仿真分析。仿真模型是模拟目标在一定空间内移动的路径和速度，通过仿真的方式来检验算法在面对数据丢失和不完全量测时的跟踪表现。实验结果表明，该算法能够在不完全信息的情况下有效抑制对目标跟踪结果产生的不利影响。具体来说，该算法能够减少跟踪过程中的误差，提高对目标状态估计的准确性。
这种分布式目标跟踪算法对于实际工程设计和研究具有重要的参考价值。在实际的工程应用中，比如在防空火控系统中，目标跟踪是一个重要的环节。由于外部环境的不确定性，如云雾、障碍物以及设备故障等因素，都可能导致光电坐标测定仪或者火控雷达等探测设备出现测量丢失现象，即不完全量测现象。与此同时，探测器组网后，由于电磁干扰或通信网络故障等因素，数据传输不成功的现象，即数据丢包现象，也是常见的问题。
而该分布式目标跟踪算法正是考虑到在实际运行环境中，不完全信息现象很可能是数据丢包和不完全量测同时发生。因此，该算法的设计思路是在这样的前提下展开研究，建立模型来描述数据丢包和不完全量测现象对测量和滤波器的影响，并提出相应的解决方案。这种算法的设计可以更好地适应复杂的工程应用场景，从而提高目标跟踪的准确性和可靠性。
楚天鹏提出的分布式目标跟踪算法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中具有广泛的应用前景和重要的工程实践价值。通过局部滤波和融合滤波相结合的方式，算法有效应对了不完全信息下目标跟踪的挑战，为分布式目标跟踪系统的设计和研制提供了新的思路。
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