机动目标跟踪技术在现代军事和民用领域占有十分重要的地位并且具有广阔的应用前景，因此关于目标跟踪技术的研究与发展一直受到人们的广泛关注。目标跟踪是对各种类型传感器获得的关于目标的信息加以处理，对目标的真实运动状态进行估计和预测的一门技术。　　科学技术的进步和发展使得目标的机动性大大提高，同时也增大了对目标跟踪的难度。交互式多模型算法(IMM)使用了多个不同的运动模型对目标的可能出现的运动模式进行匹配，各模型按照一定规律交互运算后输出滤波值，提高了对目标的跟踪精度，也是目标被认为最行之有效的目标跟踪算法。　　本文深入研究了采用改进交互式多模型算法解决地面目标跟踪问题的技术。首先，对地面目标的运动特性和单目标跟踪的基本原理进行了系统的分析。随后研究了卡尔曼滤波算法中出现的滤波发散问题，并结合工程实际对量测数据进行坐标转换算法，解决了出现的问题。交互式多模型算法中的模型切换依赖于具有先验知识的马尔科夫转移概率矩阵，在仿真验证出不同马尔科夫转移概率矩阵参数设置对目标跟踪精度的影响后，设计出基于滤波新息变化的模型选取策略，在保证滤波精度的同时降低了算法的复杂度，提高了时效性。结合实际工程中的问题，基于改进的交互式多模型算法、卡尔曼滤波和加速度极值自适应的“当前”统计模型设计出一套针对地面机动目标的滤波跟踪算法，并进行编程实现。最后，利用地面目标的常见机动形式验证了算法的有效性。　　交互式多模型算法在目标跟踪问题的解决过程中发挥了巨大的作用，将会有更为广阔的发展空间。最后，针对研究过程中发现的问题，提出了以后的研究方向。