机载雷达主要用于跟踪和探测飞行目标,控制和制导武器,因此,机载雷达的目标跟踪与定位性能对载机具有重要的意义。机载雷达的目标跟踪和定位性能与其目标状态跟踪和滤波算法密切相关。现代战场上,飞行目标的机动性能越来越高,现有的机载雷达目标跟踪滤波算法难以满足新型高机动目标跟踪需求,其关键问题之一是算法的收敛速度较慢,导致高机动目标跟踪时会出现较大的动态误差,不仅给目标拦截和火力攻击带来困难,甚至会导致目标丢失,丧失战场主动权。为此,改进雷达目标跟踪算法,加快滤波的收敛速度,提高跟踪精度很有必要。针对上述问题,本文对机载雷达跟踪滤波算法进行了研究,提出了基于内插的机载雷达目标跟踪算法,提高了收敛速度,降低了误差,并设计仿真系统进行了验证。具体而言,本文首先针对机载雷达跟踪算法流程,分析了雷达目标跟踪的航迹起始、关联、滤波、删除等算法,并在比较不同的算法优缺点后,采用两点起始法实现航迹快速起始,采用最小近邻法提高关联算法运行速度,滤波算法采用成熟的扩展卡尔曼滤波,在这些基础上构建了机载雷达机动目标跟踪流程,并指出该算法流程收敛速度尚未满足高机动目标跟踪的需求。然后为了提高目标跟踪的收敛速度,采用内插算法进行了改进。通过对不同的内插算法的分析与对比,在扩展卡尔曼滤波算法基础上,应用多项式插值算法,构建更多量测值进行滤波,实现快速收敛,改善了扩展卡尔曼滤波的收敛问题。最后,为了能够生成雷达量测数据,检测和验证跟踪算法性能,本文基于Matlab GUI建立了机载雷达目标数据生成和处理的仿真平台。该仿真平台具有用户管理、数据产生、数据处理、数据保存等功能,可以生成不同剖面的飞行数据,灌入雷达目标跟踪程序,实现滤波输出,也便于评估不同的算法滤波效果。基于该仿真平台,本文对比分析了扩展卡尔曼滤波和改进算法的收敛速度问题,验证了分析过程的合理性和改进算法的有效性,为提升机载雷达跟踪性能提供了重要依据。