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静止单站对多目标进行纯方位跟踪时,若在直角坐标系下建立跟踪模型并使用最近邻标准滤波器(NNSF)进行关联和滤波,结果通常不稳定且容易发散.针对此问题,提出将修正的极坐标系(MPC)下的扩展Kalman滤波算法及联合概率数据互联关联(JPDA)算法相结合.与NNSF-MPC算法的仿真对比试验表明,JPDA-MPC算法可以提高跟踪过程的稳定性,且具有更小的跟踪误差.