【摘 要】
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针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足，提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计，动态补偿线
【机 构】
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海军工程大学训练部,海军92823部队,海军工程大学电子工程学院
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针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足，提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计，动态补偿线性化带来的误差。算法的对比仿真分析结果表明，AEKF较之EKF滤波效果有所改善，增强了稳定性，提高了精度，为ST纯方位被动目标跟踪的实现提供一种新的方法。
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