利用地面雷达对再入飞行器进行快速精确跟踪定位和准确的落点预报一直是国内外研究的重点内容，同时在航天器返回、导弹防御等方面也有极其重要的工程意义。目前的主要难点在于对再入飞行器的准确建模和高效稳定的滤波算法。本文以航天飞船的再入为背景，对再入飞行段的滤波算法、动力学建模和轨迹预报等问题进行了研究。　　在滤波算法方面，本文首先分析了常见的三种非线性滤波算法（扩展卡尔曼、无敏卡尔曼和粒子滤波），设计了简化的再入段场景对以上算法进行仿真实验，验证了以上非线性滤波算法在目标跟踪应用中的有效性，对比各种算法跟踪性能，并对算法的优缺点进行了比较和分析。再综合实时性和非线性方面的考虑，本文选用无敏卡尔曼滤波算法进行滤波仿真。对返回舱仿真数据进行分析后，本文对无敏卡尔曼滤波算法进行了相应的改进。首先通过后向平滑算法（固定区间平滑、固定滞后平滑）对滤波算法进行改进，每一个时刻先用无敏卡尔曼滤波进行位置速度估计，然后利用滤波结果对前一时刻的位置速度估计进行平滑修正，从而提高了滤波精度;然后针对先验噪声统计特性与实际不符引起滤波精度下降的问题，通过引入Sage-Husa算法，基于新息序列对模型噪声协方差和量测噪声协方差进行实时估计，从而该滤波算法有较强的自适应性，滤波精度更高，鲁棒性更强。　　在运动模型方面，本文首先根据再入目标受力分析，只考虑空气阻力和地球重力两个因素的影响，构造了地球重力模型、空气动力模型，最终建立再入弹道式动力学模型，并进行了仿真验证。在分析了返回舱仿真数据的实际情况，本文对再入飞行器的动力学模型进行了改进。通过引入升力因素的影响，将升力分解为转弯力和爬升力，建立了半弹道式动力学模型，通过仿真验证，该改进模型相对于弹道式动力学模型能够更好的跟踪再入目标。　　在落点预报方面，本文介绍了常见的落点预报方法（椭圆弹道法和微分方程组法）。针对再入飞行器运动特点，得出微分方程组法更适合再入目标的轨迹预测。然后结合滤波算法和数值积分算法，通过实验仿真，分析了影响落点预报的因素和提高落点预报精度的途径和方法，比如改进滤波模型、提高跟踪精度、提高雷达数据率和增加跟踪时间等。