对敌方目标进行定位、跟踪是海洋作战精准打击的前提,只有对敌方目标进行精确定位和跟踪才能指挥我方舰艇高效作战。主动声呐在对目标进行定位时是通过发射大功率信号来实现的,自身发射信号这种有源的定位方式容易暴露自己,遭到对方攻击。被动声呐是通过目标的有源辐射来实现的,自身保持静默,利用目标辐射源信号的方位信息来判断目标的位置和航迹,这种纯方位目标定位技术在航海领域得到了广泛的应用。随着目标运动情况越来越复杂,机动多目标的有效跟踪有了更好的实用价值。对于机动目标而言,非线性滤波方法能够更好的适用于目标发生机动时的运动状况。粒子滤波方法相对于其他有局限性的非线性卡尔曼滤波方法而言,对目标系统和环境噪声的性质没有过多的限制,能处理任意的非线性模型和任意噪声分布。对于水声传播的非线性特点而言,粒子滤波方法有更好的适用性。对于粒子滤波中存在的粒子匮乏和粒子退化问题,高斯粒子滤波减少了重采样环节,运行步骤更加简单易行。多目标跟踪是在单目标跟踪的基础上发展而来的,相对于单目标跟踪而言它需要考虑各个航迹之间有没有相互影响。多目标运动时目标轨迹交叉或者目标近距离相对运动时容易发生航迹合并的问题,联合概率数据关联方法将每个观测点迹与航迹之间的关系用关联概率的形式表示出来,这种处理方法可以用来跟踪已知数目的多个目标而不用知道关于目标和杂波的任何先验信息,有利于防止航迹交叉合并问题。本文从点迹和航迹的关联角度入手,对经典的联合概率密度数据关联方法进行了改进,并进行了仿真验证,取得了一定的效果。最后从航迹管理的角度分析了整个多目标跟踪系统的基本处理流程,并对其中应当考虑的数据预处理、航迹起始、航迹关联、航迹补点和航迹消亡等问题进行了分析,仿真分析中采用一段实测数据的方位历程图对系统进行了验证,结果显示系统可以用目标的纯方位运动信息来实现对多目标的跟踪。