多目标跟踪技术是近年来国内外的研究热点之一,本文对红外多目标跟踪技术进行了深入的分析和研究。论文先对红外目标的观测特性、几种常见的目标运动模型以及红外多目标的跟踪原理进行了概述,接着针对目标跟踪滤波的问题,分别对两类跟踪滤波与预测方法进行了分析,一类是以卡尔曼滤波为代表的线性滤波方法,可以较好估计当前和未来时刻目标的运动状态;对于另一类非线性估计方法,介绍了扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器以及改进的高斯粒子滤波算法等,并通过仿真分析比较了多种非线性估计方法的性能。对于多目标跟踪数据关联问题,本文分析了几种典型的数据关联方法,在粒子滤波技术的基础上讨论了MC-JPDAF方法,最后采用了一种基于代价函数的方法进行目标跟踪,取得了较好的效果。最后,对红外多目标跟踪的发展方向进行了展望。