无论在军事和民用领域,都需要可靠而精确的航迹预测。运动目标的机动会使预测系统的性能产生恶化,由于机动出现的复杂性、随机性和多样性,对机动目标进行预测一直是一个具有挑战性的问题,不管在理论上和实践上都有较高的技术难度。而随着现代造船技术的飞速发展,各种船舶的航行速度和机动性越来越高,在此背景下,如何提高高速高机动目标的跟踪性能成为一个越来越重要的问题,因此迫切需要找出性能更为优越的跟踪滤波方法。虽然现在已有不少目标跟踪算法,但专门针对船舶机动目标跟踪的研究还不多,因此本文着重研究船舶高速高机动目标的跟踪问题。本文首先介绍了航海雷达,并介绍了该课题的研究现状:主要介绍了航海雷达的性能指标,国外相关领域研究现状。第二章详细介绍了目前运用最广泛的几种机动运动模型,包括匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA)模型、Singer模型、“当前”统计模型和IMM算法;讨论分析了各种模型的过程方程及各种参数。第三章详细讨论了两种滤波算法:LMS滤波算法和Kalman滤波算法,详细介绍了各种算法的原理及步骤;在第四章中对分别使用Singer模型、“当前”统计模型、CV模型、CA模型和IMM算法,LMS算法及Kalman算法作了仿真,并对各种仿真结果进行比较。并最终决定采用Singer模型以及Kalman滤波器,仿真结果表明其获得了对高速高机动目标较好的跟踪性能。算法在跟踪性能和计算复杂度之间取得了一个较好的平衡,是一种可行的高速高机动目标跟踪算法。第五章,使用MiniGUI在Linux下进行了仿真,由于MiniGUI具有可移植性。只要稍做改动,便可直接应用于实际工程。最后对论文作了总结,并对未来的研究方向和发展趋势作了展望和建议。