針對現有的迭代擴展卡爾曼濾波（EIEKF）跟蹤時估計精度較低這一不足，提出了一種改進擴展卡爾曼濾波（NIEKF）新算法。該算法將迭代濾波理論引入到擴展卡爾曼濾波方法中，重復利用觀測信息，采用經典的非線性非高斯模型進行仿真實驗，給出 了該方法與擴展卡爾曼濾波（EKF）、Unscented 卡爾曼濾波（UKF）、現有的迭代擴展卡爾曼濾波（EIEKF）的仿真結果，并分析了其跟蹤性能和均方根誤差。仿真結果表明,改進擴展卡爾曼濾波（NIEKF）新方法具有更高的估計精度。