机动目标跟踪应用领域非常广泛,在国防和民用领域都有重要的应用价值,是国内外研究热点领域之一。目标发生机动是目标为了执行某种战术意图而改变原来规律的运动,在这种情况下要保证跟踪滤波器能跟上目标运动方式的变化,以达到准确跟踪的目的。由于目标机动的不确定性,使得各种应用系统对机动目标跟踪的要求日益复杂。因此,本文对机动目标跟踪问题进行系统、深入的研究。　　 本文首先对基于卡尔曼滤波的目标跟踪基本原理与算法进行了分析探讨。对于水下运动目标跟踪问题,针对主动声纳探测数据率低的特点,设计了主被动声纳探测联合的卡尔曼滤波跟踪算法,改进了算法的收敛速度和精度。然后,文章研究了尾追和“蛇形”运动这两类机动目标的跟踪问题。对于尾追运动目标,分析了基于Singer模型和基于CV模型的卡尔曼滤波算法的性能。对于“蛇形”运动目标,分析了“当前”统计模型和交互式多模型算法的性能。针对目标运动模式未知的情况,提出了基于“当前”统计模型和CV模型的交互式多模型算法,仿真表明,该算法具有较好的跟踪性能。