反舰导弹是各国广泛使用的一种最主要的反舰武器，越来越多的国家开始重视其发展和研究。近年来，它的攻击攻击范围、精度以及抗干扰能力都得到了大幅度的提高；与之相反，作为被攻击对象的舰船，机动能力相对较差、成本造价高，相对于导弹处于“弱势方”，因此，反导就显得尤为重要，而反导的理论依据就是对反舰导弹轨迹的跟踪。反舰导弹是一种典型的高机动目标，具有机动强度大、机动频次高的特点，特别是其特有的“蛇形机动”形式给其轨迹跟踪带来了较大困难。本文将交互多模型算法和“当前”统计模型结合起来，使用UKF作为各模型的滤波方法，形成一种新的方法IMM_CS_UKF，用于反舰导弹轨迹跟踪：“当前”统计模型作为反舰导弹弹道的基本模型是为了解决导弹机动强度大的问题；UKF滤波作为基本滤波器是为了解决非线性滤波导弹跟踪系统的问题；交互多模型方法是为了适应反舰导弹频繁变化的运动模式。为了具体阐述反舰导弹的跟踪方法，我们将文章分为四个部分：一，选择合适的模型。主要介绍了目标跟踪理论的相关原理和常用于目标跟踪的几种数学模型，着重说明“当前”统计模型的特点，分析认为其更适合强机动目标的跟踪。二，选择合适的滤波方法。滤波分为线性系统滤波和非线性系统滤波，并对两种滤波方法进行详细介绍，分析各自的优缺点，证明UKF更适合反舰导弹跟踪系统。三，选择合适跟踪方法。主要介绍了多模型跟踪方法的相关理论，以及各种方法的优缺点，着重分析了IMM方法的原理，证明IMM方法在解决反舰导弹运动复杂的问题上具有不错的效果。最后，通过仿真实验验证本方法的有效性，仿真结果表明，该方法对反舰导弹这类强机动目标能够取得较好的跟踪效果。