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针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题，介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性，从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时，通过引入修正增益函数，克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明，不管是滤波精度还是收敛速度，都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法