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针对卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差和跟踪机动目标能力有限的问题，提出了一种具备模糊自适应特点的模糊强跟踪卡尔曼滤波器(fuzzy strong tracking Kalman filter,FSTKF)。这种方法主要利用模糊逻辑自适应控制器监测残差均值与标准差，并根据模糊规则动态调整弱化因子，从而对强跟踪滤波器中多重次优渐消因子进行自适应调整，进一步提高滤波器的估计性能。仿真结果表明，该改进滤波器跟踪机动目标的精度高于常规卡尔曼滤波器和强跟踪卡尔曼滤波器。