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为了提高弹道再入目标的跟踪精确度，提出了一种基于交互式多模型粒子滤波（IMM-PF）的再入目标数据融合算法。该算法将交互式多模型和粒子滤波相结合，用有限个运动模型来逼近再入目标的运动状态，在对再入目标的运动方程和观测方程离散处理的基础上，采用粒子滤波算法计算各模型的状态估计值和协方差，并采用残差重采样方法克服了粒子权重的退化问题；在粒子滤波过程中，系统不断改善粒子的概率密度函数，不断更新各个模型的概率，从而实现对再入目标跟踪中未知参数的精确估计。通过实例仿真表明：与其他算法相比，该算法的跟踪精确度较高，运