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弹道目标再入段的运动受到空气阻力、重力等力的影响，具有明显的非线性特征。传统的卡尔曼滤波是线性、高斯问题的最优滤波器，但无法处理非线性的估计问题。扩展卡尔曼滤波利用泰勒级数展开把非线性方程线性化，是解决非线性估计问题的有效算法；而近些年来出现的粒子滤波以其解决非线性问题的卓越性能，得到了迅速发展。文章对弹道目标再入段的运动特征进行研究，建立了目标的状态空间模型，并应用扩展卡尔曼滤波和粒子滤波实现了对弹道目标的跟踪。通过比较仿真结果，证明粒子滤波比扩展卡尔曼滤波精度更高，对噪声的抑制能力更强，也更稳定，因而