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在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上，结合一种新的自适应滤波模型（NAF）和速度估计自适应跟踪算法（AVE），提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法（NHDF）。该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合，降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失。理论分析及仿真结果证明，与“当前”统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比，该算法具有跟踪精度高，自适应能力强的优点。