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系统建模是卡尔曼滤波的基础，系统模型不准确带来的验前数据误差，使滤波器精度降低，甚至可能造成发散。针对这种情况，提出一种基于多新息理论改进的卡尔曼滤波算法。多新息卡尔曼滤波算法不仅考虑了运动目标当前的运动状态，而且也充分利用目标之前运动信息，从而使得多新息卡尔曼滤波算法的滤波精度和稳定性得到改善。仿真结果表明，改进的多新息卡尔曼滤波算法较标准卡尔曼滤波算法更有效，预测精度更高。