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在粒子滤波中，防止粒子退化的两个关键因素是选择适当的采样建议分布和重采样算法。针对建议分布的选择条件，提出了一种改进的粒子滤波算法，该算法采用强跟踪扩展卡尔曼滤波方法构建其建议分布。强跟踪扩展卡尔曼滤波可在线调节参数，从而使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性，对高机动目标具有更强的跟踪效果。仿真结果表明，该算法的性能优于其它几种非线性滤波算法。