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为解决边缘化粒子滤波器（MPF）无法估计线性状态的难题,提出了一种改进的MPF目标跟踪算法,采用状态的预测值作为卡尔曼滤波器的量测更新,用卡尔曼滤波器估计目标的速度和加速度;用粒子滤波器（PF）估计目标的位置信息。仿真结果表明改进的MPF在保证目标状态估计精度的同时,降低了PF算法的计算复杂度,克服了PF的退化现象,较好地解决了闪烁噪声下的机动目标跟踪难题。