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提出一种新的基于压缩感知（Compressive Sensing,CS）处理的序贯扩展卡尔曼滤波（Sequential Extended Kalman Filter,SEKF）方法,以用于脉冲多普勒（Pulse Doppler,PD）雷达机动目标跟踪。利用目标在时延多普勒平面内的稀疏特点建立稀疏量测模型,然后通过压缩采样匹配重构方法获得目标的多普勒量测值,并用SEKF方法进行滤波更新,以改善目标状态的估计性能。在滤波过程中,应用CS处理可改善目标时延和多普勒的估计精度,而应用SEKF则可通过加入伪量测减小