运动目标跟踪是计算机视觉领域和目标跟踪领域中富有挑战性的课题之一,在军事制导、安全监控、医学图像及气象分析等众多领域中有着非常广泛的应用前景,对于跟踪算法的研究具有重要的实际意义和理论价值。本文提出了以城市防空为目的的复杂背景下低空飞行目标的跟踪算法研究,主要是针对现代战争中的低空突防的问题。低空突防无非是躲避雷达等探测器的跟踪,以突然袭击的方式令对手防不胜防,最后对目标实施打击。本文利用测距、测角传感器和视频传感器获取目标的运动信息,提出了一种图像信息融合的目标跟踪算法,实现对城市低空飞行目标的准确、可靠、稳定跟踪。本文的主要工作如下：首先,从单站静止观测平台入手,在基本跟踪原理的基础上,提出了一种结合三维空间目标跟踪与二维图像跟踪的融合图像信息的跟踪算法。该跟踪方法具体指的是,方面将线性滤波预测算法中对于目标三维坐标的下一时刻预测值,通过转化公式,反馈到视窗坐标系中,为特征匹配算法提供一个初始的目标匹配点；另一方面在目标匹配成功后,将得到的两个像素差值,通过转化模型,转化为跟踪轴的偏转角度,使得测量装置能够准确的测出目标的位置信息。同时也利用图像预处理算法弱化复杂背景,多帧差值相乘法分割出运动目标,聚类算法分割出低空飞行目标,提取出运动目标的特征。然后,以单站静止观测平台为基础,扩展到多站跟踪系统的研究。利用多站跟踪系统中时间统一、传感器信息传递及多站布站基本原理等问题,解决了双站跟踪系统中,目标发生长时间遮挡的问题。接着,搭建了以城市防空为目的的目标跟踪与验证平台。采用MATLAB的Simulink3D Animation工具箱构建了虚拟跟踪环境,利用创建的虚拟跟踪环境生成视频文件,调用OpenCV的函数库和基于Visual Studio2008平台设计的算法程序。仿真结果表明该算法可以弥补图像处理算法在目标遮挡时的不足,又可以增加目标跟踪的精度和速度。最后,对本文的工作了详细的总结,并对课题的研究做了进一步的展望。