随着现代军事信息化的快速发展，目标机动性能不断增强，这对雷达目标跟踪系统提出了更高的要求，包括雷达目标运动模型的适应度和雷达目标跟踪算法的滤波效果以及实时性。近年来粒子滤波在非线性系统中表现出来的优越性引起学者的重视，但其结构复杂、运算量大等特点限制了粒子滤波的实践工程应用，特别是针对实时性要求高的系统。如何设计滤波效果好、实时性强的粒子滤波器仍是国内外研究的重点和难点。本文研究课题来源于国家部委项目，重点研究机动目标运动模型和粒子滤波算法以及其硬件实现方法。　　本研究主要内容包括：⑴分析了传统模型的缺点：即均为先验模型，需要根据先验知识人为预设估计参数，且一旦设定，不能再根据实际情况作调整。针对以上缺点，对alpha-eta模型进行改进，给出了一种参数自适应的alpha-eta模型(AP-alpha-eta)。该模型将机动频率α和急动频率η看作状态变量，加入状态变量组进行建模，完成了对机动频率α和急动频率η参数的实时修正。仿真结果表明，对于匀速、匀加速和Jerk运动，AP-alpha-eta模型较alpha-eta模型具有更小的均方根误差。⑵对重采样算法过程中粒子筛选方法以及粒子复制方案进行改进，给出了一种双阈值分层重采样算法(DTSR)。该算法引入阈值比较完成粒子筛选，根据粒子筛选的具体情况采取相应的复制策略。结合系统重采样算法(SR)对DTSR算法滤波效果进行仿真分析，结果表明DTSR算法的滤波误差较SR算法减小了近54.46％。最后针对粒子匮乏问题，本文给出了一种解决方法，基于线性优化思想，充分利用权值小的粒子进行重采样，有效地避免了粒子多样性的丧失。⑶结合纯方位跟踪(BOT)问题，对基于双阈值分层重采样的粒子滤波算法(DTSR-PF)进行了硬件电路设计，主要包括采样更新模块、权值计算模块、重采样模块和状态输出模块。在电路设计方面，针对重采样模块耗时严重的问题，引入判别机制，避免每个时刻进行重采样操作；基于权值归一化操作，对权值计算表达式和状态输出表达式进行了简化。在功能验证方面，采用MATLAB和Modelsim联合仿真，硬件实现结果与MATLAB仿真结果吻合，其位置维的相对误差在10-2数量级，速度维的相对误差在10-3数量级。在性能分析方面，应用Xilinx ISE进行综合、翻译、映射以及布局布线，系统最大时钟频率可达125MHz，计算得DTSR-PF算法的运行频率可达40KHz。