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为提高非线性机动目标跟踪精度，在基于“当前”统计模型（CSM）的扩展卡尔曼滤波（CS—EKF）算法的基础上，提出一种基于多普勒径向速度量测和三维平行滤波的机动目标跟踪算法（CS3D—EKFrv）。该算法通过引入径向速度量测扩充量测矩阵的维数，然后利用扩展卡尔曼滤波（EKF）方法解决量测方程中状态向量和量测向量的非线性问题，最后采用“当前”统计模型对目标的三维状态进行平行滤波估计，解决三坐标轴上机动强度不一致的问题。对CS—EKF，CS3D—EKF及CS3D—EKFrv算法的仿真结果和实测数据检验表明，CS