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针对雷达均不能提供目标加速度信息，在目标机动时会出现跟踪精度差甚至跟踪发散的问题，提出一种基于径向加速度的Singer-EKF算法。该算法在信号处理阶段利用Radon-Ambiguity变换（RAT）估计出目标的径向加速度，并通过坐标转换将其引入量测向量中，然后采用基于Singer模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法实现机动目标的跟踪。仿真验证了该方法的有效性，并与传统的不带径向加速度的扩展卡尔曼滤波（EKF）方法进行了比较，结果表明该方法在径向距离、位置、加速度和速度估计精度方面都有所提高。