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对基于强跟踪滤波器的非线性自适应观测器(nonlinearadaptiveobserver,NAO)的收敛性进行了分析,给出了NAO局部渐近收敛的充分条件。提出了一种改进非线性自适应观测器(modifiednonlinearadaptiveobserver,MNAO)算法。MNAO在具有强跟踪特性的同时对输出测量中的坏数据有较强的鲁棒性。为了降低对初始误差的敏感性,采用一种强跟踪扩展卡尔曼观测器算法启动MNAO。数值仿真示例显示了本方法的有效性。