机动目标跟踪是目标跟踪领域的一个重要研究方向，它在民用领域和国防领域的应用有着深远的意义。随着目标的机动性能越来越强，使得对其定位和跟踪变得极为困难。针对强机动目标跟踪问题，论文主要的研究工作和取得的成果如下：首先，分析了目标跟踪的基本原理，介绍了各种目标运动模型，列举了常用的非线性滤波算法并概述了各种滤波算法的优缺点，详细阐述了交互式多模型的算法流程。其次，详细介绍了变结构多模型算法的原理，着重分析了模型集合自适应环节，研究了候选模型集合的确定算法，给出了模型群切换算法流程，列出了几种常用的模型集合自适应方法，依据图论的思想讨论了基于有向图切换的变结构多模型算法（DSVSMM），针对某类型的反舰导弹的“蛇行机动”方式，采用MonteCarlo方法对算法进行仿真分析验证。最后，针对DSVSMM算法中模型参数是事先预定的，跟踪过程中并不能实时调整，为实现模型参数能够在算法递归循环周期内自适应调整优化，进而选择出与当前目标运动模式更为匹配的模型集合，所以对DSVSMM算法进行改进，提出一种强机动目标自适应变结构多模型算法（AVSMM），相比有向图切换方法，理论上跟踪性能会得到较好的提升，仿真分析验证了算法可行性，针对某些强机动目标未知角速度的机动或大幅度的角速度跳变，这种自适应算法拥有较好响应速度和跟踪精度，可用于工程实现。