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为改善卡尔曼滤波理论用于飞机机动跟踪时的自适应性能,本文提出基于灰色系统理论与卡尔曼滤波相结合的机动目标预估算法。本文首先介绍了目标典型机动模式，并将它们分解在三个坐标轴上考察。针对卡尔曼滤波需要已知目标机动先验信息的缺点，该算法首先根据已有状态序列，运用灰色关联理论判别目标的机动类型，然后建立灰色关联度定权的CVCA卡尔曼滤波估计。一组视频跟踪实验结果表明这种动态的跟踪模型对于不确定的机动逃逸具有良好的跟踪效果。