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为了解决传统集员滤波仿射投影（SM—AP）算法收敛速度与稳态失调和计量复杂度之间的矛盾，提出一种新的数据选择性仿射投影算法。此算法在传统SM—AP算法的基础上，引入可变阶数（也称数据重用因子），称为基于可变数据重用因子的集员滤波仿射投影（VDRF—SM—AP）算法。通过利用步长提供的信息，此算法可以自动地分配数据重用因子，实现了征初始阶段数据重用因子大，收敛后数据重用因子小的目标，从而既保证了收敛速度又降低了稳态失调。通过理论分析和仿真验证，新算法的整体复杂度比其他传统的SM-AP算法低很多，同时保留了传