Para resolver el problema de las pistas falsas generadas por averías y desorden en el seguimiento de objetivos puntuales en coordenadas polares, se propone un algoritmo de seguimiento de fusión basado en un filtro de Kalman de medición convertida y expansión de matriz aleatoria. El filtro de Kalman de medición convertida (CMKF) transforma los datos de coordenadas polares del objetivo en el tiempo actual en coordenadas cartesianas sin sesgo. Basándose en mediciones y estados lineales, se predijo y actualizó la posición del objetivo extendido y del objetivo de grupo utilizando una matriz aleatoria, y su trayectoria se dibujó combinando los vecinos más cercanos para realizar el seguimiento del tamaño, forma y azimut del objetivo extendido. En comparación con el seguimiento de objetivos puntuales, la precisión del seguimiento de múltiples objetivos extendidos aumentó en un 45.8% basado en datos medidos utilizando el radar de navegación NAVICO a bordo de barcos en el mar. Los resultados experimentales mostraron que el método mejorado en este documento podría reducir efectivamente la interferencia del desorden en el seguimiento de objetivos y proporcionar más información sobre las características del movimiento del objetivo.