多目标跟踪是利用雷达、声呐、红外等传感器对未知数目的多个目标运动状态进行估计的过程。多目标跟踪技术在机载预警系统、导弹制导以及反导技术,水下目标定位与跟踪系统等军事领域起着关键性的作用,具有重要的应用价值。由于现代战争中目标的机动性能的不断增强,各国对跟踪系统的要求也在逐步提高,使多机动目标跟踪问题成为多目标跟踪领域一个重要的研究热点。随着新飞行器、新干扰技术的出现,多机动目标跟踪环境变得愈加复杂,密集杂波、测量误差、时变噪声、假目标干扰等大量不确定因素严重影响了多机动目标跟踪的效果。因此,如何在复杂环境下对多个机动目标的运动状态进行预测和跟踪就成为了一个需要迫切解决的问题。本文从机载雷达多目标跟踪任务入手,对复杂环境下多机动目标跟踪关键技术进行研究,内容包括密集杂波环境下的多目标航迹起始、海杂波背景下的目标数目以及状态估计,不确定量测误差条件下的角度滤波以及受假目标干扰的多目标数据关联问题。考虑到工程实用性,设计机载雷达多机动目标跟踪仿真系统,进行了策略和方法的验证。论文的主要创新点如下:1.提出基于交互式多模型核预估和特征加权的Denstream数据流聚类航迹起始算法。通过交互式多模型理论估计潜在聚类核的状态,缩小聚类范围,达到降低算法计算时间的目的。考虑目标特征对聚类算法的不同影响,设计了最大熵Relief特征加权算法,提高聚类的准确性。在未知数目环境下,对多个机动目标的航迹起始进行仿真实验,结果表明所提算法有效的解决了密集杂波环境中多机动目标航迹起始过程中易出现计算时间过长、虚假航迹起始概率高、航迹起始准确率低的问题。2.针对机载雷达在对海工作方式下受到海杂波影响,难以准确跟踪多个机动目标状态的问题,提出一种基于极大似然背景参数估计的中心差分-集势概率假设密度滤波算法。该方法利用Stirling插值公式对集势概率假设密度滤波器中非线性函数做多项式逼近,无需计算非线性系统函数的雅克比矩阵。为了提高系统的跟踪精度,将幅值似然函数与状态似然函数、杂波强度函数相结合对多目标状态后验均值和协方差进行估计。实验结果表明,该算法降低了海杂波和系统模型非线性对多机动目标跟踪系统的影响,达到了准确估计目标数目和状态的目的。3.针对机动目标角度测量过程中,量测误差和时变噪声易导致所测角度与真实值误差较大的问题,提出一种基于变分贝叶斯理论的强跟踪容积卡尔曼滤波算法。该方法将含有误差以及时变噪声的角度测量问题转换成未知角度量测噪声均值和方差的非线性滤波问题。采用变分贝叶斯EM估计理论和强跟踪容积卡尔曼滤波器对虚拟量测噪声均值、方差和目标状态进行递归计算。实验结果表明,相比于STCKF和VB-EFK,该算法具有较高的滤波精度和较强的鲁棒性。4.针对机载雷达在对空空多目标进行跟踪过程中,受电子假目标干扰,易出现误跟、漏跟的问题,提出一种基于自适应谱图分割的多机动目标跟踪算法。该方法将含有假目标干扰的多目标跟踪问题描述为代价流网络图模型下的多路径搜索问题,利用基于Nystr?m逼近的自适应谱聚类算法对代价流网络图进行分割,并采用A*搜索算法对所得子类进行计算,从而避免了A*搜索算法处理大量数据时,搜索时间过长且所需存储空间较大的难题。仿真结果表明,算法有效解决了假目标干扰下的多机动目标跟踪问题。