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在低数据率条件下，采用基于卡尔曼预测估计的传统跟踪门对目标进行跟踪，容易出现误跟踪和航迹丢失，针对该问题，提出了一种两级跟踪门的解决方案。第一级跟踪门为组合跟踪门，它由运动学状态估计和目标的最大速度信息确定，目的是通过扩大跟踪门的面积使得目标测量尽可能地落在跟踪门之内；第二级跟踪门为由先验的和测量的幅度信息确定的特征跟踪门，其作用是对落入组合跟踪门内的测量进一步筛选，以区别出目标测量和杂波。只有那些同时满足两级跟踪门的测量才有可能来源于正在跟踪的目标，因此可以将其用于后续的数据关联和滤波更新。仿真结果表明