利用滤波器实现目标跟踪的前提需给定目标相应的初始信息。双站定位系统中可直接基于同一周期两个观测站的角度信息对目标进行定位从而获取目标初始信息，而单站则无法利用这一方法获取目标初始信息。其往往可通过连续几个采样周期的角度数据并基于目标运动特征实现初始信息估计然而该方法会导致初始信息获取的滞后。为了使设计的算法更具工程意义。在CKFS的基础上，提出了一种距离参数化容积卡尔曼滤波平滑算法对目标进行跟踪。

将目标初始信息分为几个区间，并认为目标在区间服从均匀分布，由该信息可获取目标在该区间的均值与协方差信息。该滤波器同样为每个区间赋予了权重，通过容积卡尔曼滤波器更新权重并基于加权融合的方式即可获取目标状态信息。