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针对卡尔曼滤波涉及到过程噪声协方差矩阵Q和量测噪声协方差矩阵R,实际情况中,Q和R未知或仅知道近似值,在最优滤波器的性能因素中需要考虑到Q和R的误差因素,大多数算法能够很好的辨识R,但在辨识Q时遇到了困难问题。为了能够更精确的获得输出矢量,提出了一种估计Q和R的方法,并对该方法的可靠性进行了实验仿真。同时采用扩展卡尔曼算法对输出的A、E和R进行预测和扩展,然后进行数据处理获得飞行器空间轨迹坐标,最后对计算的结果和文献对比。理论分析和实验仿真表明,算法能够获得更高的跟踪精度和更高的测量精度,验证了其有