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针对多站纯方位被动定位与跟踪问题，给出了一种基于均匀重采样和带白适应因子的改进型粒子滤波算法．首先，基于无迹卡尔曼（UKF）粒子滤波器，将参考分布融入最新观测信息，得到符合真实状态的后验概率分布：借助重采样和使用鲁棒估计，改善了粒子滤波的退化问题．其次，引入自适应因子以调整UKF的状态模型协方差与观测模型协方差的比例，得到较高精度的概率分布．仿真结果表明，改进的粒子滤波算法能够实现多站纯方位被动跟踪，比传统非线性滤波器有更高的跟踪精度．