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多站无源跟踪量测方程非线性强，对跟踪算法的稳定性及精度提出了更高的要求。为实现稳定高精度跟踪，提出了新的基于边缘化卡尔曼滤波（MKF）的多机无源跟踪算法。该算法将非线性的量测方程表示为P阶Hermite多项式的加权和，将加权矩阵的先验分布建模为高斯过程，求得其后验分布后对其进行积分来消除加权矩阵的影响，最终可得对状态及其协方差矩阵估计的闭式解。以只测角跟踪为例对所提算法性能进行验证，仿真结果表明，相对于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法、不敏卡尔曼滤波（UKF）算法及容积卡尔曼滤波（CKF）算法，所提算法具有更