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机动目标跟踪的本质是随机动态混合系统中的状态估计问题，其难点在于每一时刻运动模式的高度不确定性．在实际问题中，系统状态往往还呈现非线性、非高斯、不完全观测的特点．文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合，提出了一种新的机动目标跟踪算法——MMAPF．仿真结果表明，该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比，在计算量相当的情况下，具有更高的滤波精度和较好的稳定性．