近年来,伴随着临近空间高超声速飞行器的快速发展,对高速高机动目标的探测跟踪也逐渐成为学术和工程研究的热点问题。常规机动目标跟踪方法在目标弱机动、模型参数已知的场景下能够取得较好的跟踪效果。但是,临近空间飞行器具有远距离、超高速、强机动等特点,导致目标运动存在极大的不确定性,若采用传统机动目标跟踪方法,会因模型失配导致跟踪精度下降,甚至存在滤波失效的问题。为此,面向临近空间飞行器高精度、强稳健、实时性的迫切需求,本论文以临近空间飞行器滑翔段轨迹为研究对象,对其跟踪方法展开深入研究,主要内容包括:首先从临近空间飞行器动力学模型出发,引出对高速高机动目标建模和滤波算法设计的必要性;同时,给出典型机动目标跟踪模型及滤波算法的详细介绍,并通过仿真实验对比分析不同模型及滤波算法的适用范围。其次针对临近空间飞行器滑翔段轨迹展开分析,建立“动力学-运动学”相结合的跟踪模型。通过对飞行器轨迹的动力学分解,得到纵向和侧向的典型运动模式。利用“衰减振荡”与加速度相结合的模型来处理包含执行机构故障的纵向运动;利用Sine-CS模型来处理侧向机动;并讨论了状态量维数和模型数目等参数对跟踪模型的影响。通过仿真实验验证了所提模型能够显著改善高速高机动目标的跟踪性能,在执行器故障发生时跟踪精度提升3倍以上。再针对多普勒雷达引入的非线性量测问题,提出基于伪多普勒状态量测的增广IMM滤波算法,修正非线性转换偏差的同时取得较好的滤波效果。之后,针对噪声特性未知的情形,提出基于H∞滤波理论的改进型IMM算法,保证在噪声不确定情况下的最佳性能估计。由仿真分析可知,所提滤波算法的滤波精度提高2倍以上,也具有更强的鲁棒性。又由于飞行器机动模式的任意切换,在状态量可观测性分析的基础上设计机动检测和故障识别算法,保证了机动发生后的跟踪实时性。