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分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪算法，指出了传统的融合算法计算量大，神经网络目标向量不易选取等缺点，并提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法，对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行了比较，并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单，数据处理量小，速度快，误差小，特别适用于多传感器的处理，将融合结果反馈给单传感器，可提高各单传感器的跟踪精度。