传统目标跟踪方法中,目标信源一般都假设为点信源,由于信源在传播过程中受到建筑物、车辆、树木等影响,存在丰富的散射多径,点信源模型已经不能很好的描述信道的这种传播机制,需要一种与散射多径现象对应的高秩信号模型——分布式信源信号模型。目前分布式信源信号模型已广泛应用在移动通信、雷达以及水下声纳探测等系统中,分布式信源环境下目标跟踪方法的研究引起国内外学者的广泛关注。本文分析了分布式信源的产生及特征,详细介绍了分布式信源的信号模型。考虑分布式信源中心波达方向发生变化时的快速跟踪问题,深入研究了经典的波达方向跟踪算法,包括投影逼近子空间跟踪算法、正交投影逼近子空间跟踪算法、逼近幂迭代子空间跟踪算法和快速逼近幂迭代子空间跟踪算法,并对算法的优缺点进行了分析和比较。针对实际应用中存在的问题,提出了一种基于支持向量回归的分布式信源中心波达方向跟踪算法,为小样本情况下分布式信源中心波达方向跟踪问题提供了快速有效地解决方案。将支持向量机和阵列信号处理技术相结合,利用阵列接收到信号的协方差矩阵作为输入,分布式信源的中心波达方向作为输出特征,通过训练支持向量回归模型,用间接逼近的方法进行中心波达方向估计来达到目标跟踪的目的,降低了直接逼近时由于输出地不连续性造成的逼近误差。仿真实验表明,本文提出的算法可有效地解决分布式信源中心波达方向的跟踪问题,在较大角度扩散情况下具有较强的适应能力。