目标跟踪在在军事和民用领域,譬如空防和空中交通管制中,都有着广泛的应用,而随着现代航空航天技术的飞速发展,各种飞行器的航行速度和机动性能越来越高,对目标跟踪也提出越来越高的要求。运动目标的机动会使跟踪系统的性能下降,由于机动是随机出现的,并且机动模式也是复杂和多样的,因此对机动目标进行跟踪一直是一个具有挑战性的问题,在理论和实践两方面都有较高的技术难度。本文首先介绍了目标跟踪的相关应用,回顾了目标跟踪问题的发展,并介绍了该领域的研究现状,对交互式多模型(IMM)算法及其改进算法的研究情况进行了重点介绍。研究了用于跟踪机动目标的算法,主要内容包括以下方面:详细介绍了几种现在广泛应用的机动运动模型,分析了这些模型的过程方程及各种参数,包括匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA)模型、Singer模型、“当前”统计模型和二级滤波模型。重点讨论了两种典型的自适应滤波:检测自适应滤波算法和交互式多模型(IMM)算法;详细介绍了这两类算法的原理及步骤,提出了具体的实现方法,并对卡尔曼滤波、机动检测和IMM算法作了深入研究。把机动检测引入IMM算法中,提出了一种带检测的交互式多模型算法,即模型可变的IMM算法,并通过算法仿真和其他算法的性能作了对比,结果表明改进的算法具有良好的跟踪性能,是一种可行的算法。最后对论文作了总结,并对未来的研究方向和发展趋势作了展望和建议。