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针对被动跟踪中常见的滤波发散、收敛速度慢和跟踪精度低等问题，研究了一种非线性系统的自适应推广卡尔曼滤波算法。该算法能够在线估计噪声的统计特性，动态补偿模型线性化误差，消减系统的观测误差。对其滤波理论及算法进行了研究与仿真，结果证实该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性，优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。