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针对卡尔曼滤波（KF）中噪声的统计特性与实际不符时滤波精度严重降低甚至引起滤波器发散的问题，提出一种基于支持向量机的自适应卡尔曼滤波算法（SVMAKF），根据新息理论方差与实际方差的比值，应用支持向量机产生自适应因子对卡尔曼滤波器的噪声方差阵进行在线修正，使噪声方差阵能够根据实际噪声的变化得到调整，通过对雷达目标跟踪系统的仿真表明，该算法对噪声有较强的自适应性，能够提高滤波精度和滤波器的鲁棒性。