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针对雷达测量系统因野值干扰导致跟踪精度下降的问题,提出了一种期望最大化去偏转换量测卡尔曼滤波(EMDCMKF)。先对目标量测去偏转换,将转换后的量测噪声协方差解耦合并适配自适应因子,之后利用期望最大化方法估计自适应因子矩阵,从而对量测噪声协方差进行修正。仿真结果表明,提出的EMDCMKF位置均方根误差相比于EKF和DCMKF分别减少了45.1%和52.5%,速度均方根误差分别减少了52.6%和66.8%,在野值干扰的环境下,所提出的EMDCMKF算法可以得到更高的估计精度。