利用地面观测设备对再入目标进行快速精确的跟踪定位并准确预报轨迹一直是国内外重点研究的内容，同时在航天器安全回收、导弹防御等领域也是极其重要的工程问题。目前的难点存在于对再入目标的准确建模和高效稳定的滤波算法两个方面。本文以航天飞船和导弹的再入为研究背景，针对再入飞行段的运动建模与滤波、轨迹预报等若干问题进行了研究。随着对再入目标运动特性认识的不断提高以及先进跟踪算法的不断涌现，本文对当前整体的研究状况进行总结，并多方面进行了仿真分析。在运动建模方面，吸取传统目标建模方法的优点，从动力学建模和机动特性建模两种方式出发，通过对再入目标空气动力和重力准确建模，建立了包含弹道系数的动力学模型，通过对再入运动物理机理和历史数据的准确分析，完成了目标的机动特性建模。在滤波算法方面，首先根据再入运动的特点，重点分析了适用于再入跟踪的非线性滤波算法，对常用的EKF算法进行了深入分析，该算法虽然步骤简单、计算速度快、使用范围广，但通过雅克比矩阵的计算可以得出对于简单再入运动方程已经相当繁琐，在运动方程更加复杂时此项计算甚至会难以实现，EKF并不适用于再入目标跟踪。然后通过仿真算例对比了EKF、UKF和SRCDKF三种算法的跟踪性能，得出了UKF和SRCDKF在收敛速度和跟踪精度方面明显优于EKF。在轨迹预报方面，首先介绍了广泛用于弹道落点预报的椭圆弹道法和微分方程组计算法，针对再入目标运动特点，得出微分方程组计算法更适合再入目标的轨迹预报，然后设计跟踪滤波和数值积分算法，通过轨迹预报仿真实验，分析了影响轨迹预报精度的因素，得出提高轨迹预报精度的方法和途径有提高跟踪精度、改进预报模型，其中提高位置跟踪精度可以通过改进滤波算法以及增加跟踪时间。本文在对机动再入目标跟踪的难点充分分析的基础上，重点进行了弹道系数估计的深入研究，并针对一般方法对未知弹道系数和未知过程噪声时跟踪效果不佳的情况，设计了IMM-UKF算法并仿真验证，结果显示，IMM-UKF算法能够使弹道系数稳定快速地收敛，提高了跟踪滤波器的性能。