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纯方位目标跟踪问题已研究多年，近来基于Unscented变换的Unscented Kalman Filter(UKF)算法广泛应用于被动量测的非机动目标跟踪。当目标发生机动时，UKF的跟踪精度不高。而Strong Tracking Filter(STF)能够通过在线自适应调整增益阵，来跟踪状态的突变。结合UKF和STF各自的优点，本文提出了STF UKF算法，并利用该算法来解决静止双站纯方位机动目标跟踪问题。通过仿真实验，说明了STF_UKF跟踪机动目标的可行性和有效性。特别，当滤波器的初始状态估计的偏差和观测噪声较大时，STF_UKF对机动目标的跟踪性能与UKF跟踪非机动目标的性能相近。