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在实际雷达目标跟踪系统中，雷达量测常受到杂波干扰。传统的数据关联算法仅利用了那些与目标状态向量直接相关的信息。本文提出了一种基于无迹粒子滤波的新的概率数据关联算法——特征辅助跟踪算法(FAT-UPF)。该算法在无迹粒子滤波的基础上，同时利用了目标的特征信息和状态信息进行数据关联，较好的解决了杂波及非线性背景下的雷达目标跟踪问题。仿真结果表明，该算法与传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)方法相比，具有更高的滤波精度和较好的跟踪性能。