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针对机动目标跟踪问题中,固定结构多模型(FSMM)算法效费比不高、容易滤波器发散以及交互式多模型(IMM)算法模型的后验概率计算过程繁琐的问题,研究了一种防发散自适应网格模糊神经交互多模型(AD-AG-AIMM)算法。上述算法对标准卡尔曼滤波器进行了防发散处理,通过自适应网格调整实现了模型集自适应,通过ANFIS系统得到模型集中各个模型的匹配度。仿真结果表明,AD-AG-AIMM算法与标准的IMM算法相比,可以有效提高多模型算法的精度和效费比,特别是对目标机动的适应能力显著提高,且适合工程实用。