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本文针对Singer模型的缺陷和“当前”统计模型存在的对弱机动目标跟踪能力较差的缺陷进行了改进，设计了一种新的加速度自适应模型；利用该模型设计出新的机动目标跟踪滤波算法，该算法对机动目标跟踪的综合性能有了较大的提高。在此基础上，为了减少滤波增益矩阵的计算量，使算法易于微机工程化实现，提出对滤波增益矩阵进行变步长调整的新方法，即通过在线检测算法确定何时有必要进行滤波增益的调整，而不需要每一步都计算增益矩阵，从而较多地降低了滤波算法的计算量。通过以上两个方面的改进，不仅提高了目标跟踪的精度，而且提高了目标跟踪的快速性和实时性。仿真验证表明该算法有良好的跟踪性能，而且计算量小，易于微机工程化实现。