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摘要
针对复杂环境下雷达目标跟踪系统易受外界干扰引入噪声污染分布问题，为了保证系统实时可靠，提出了一种基于新息自适应的扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法(innovation-based adaptive extended Kalman filter, IAEKF)。通过建立系统新息统计特性，构造系统与量测噪声函数，将新息协方差直接引入滤波器增益矩阵计算，在不增加计算代价的同时，改善算法的自适应性。仿真实验表明，在雷达测量系统受时变噪声污染分布影响下，IAEKF算法相比EKF算法跟踪精度高，算法可行且有效，具有一定的工程研究价值。
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