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扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)的准确性依赖于观测的质量、观测对象的非线性程度及动态模型的准确性.该方法通常假设其动态模型是不变的,而且默认为非线性程度较弱,这些在实际的车辆运动中都是不可靠的处理方式.本文提出了一种利用最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)的技术增强扩展卡尔曼滤波的新算法.LSSVM改进后的EKF算法(LSSVM-EKF)一定程度上弥补了EKF处理强非线性问题的不足;而且可以自适应地