天基复合轴目标跟踪系统是目前实现高精度目标跟踪的重要手段。使用复合轴跟踪系统搭配合适的目标跟踪算法可以在空间碎片清除等领域有良好应用。目前现有算法多基于视频流目标跟踪,不能较好地适应于天基系统运算环境和需求。本文以空间目标复合轴跟踪系统中的目标跟踪算法为研究对象,研究在不同工作环境和目标要求下的跟踪算法。论文主要内容包括,分析天基复合轴跟踪系统对跟踪算法的需求以及相关算法设计。通过对复合轴跟踪系统误差机理和天基成像系统对目标和噪声成像分析提出天基复合轴目标跟踪系统的普遍算法需求。根据算法需求以及实际情况分别研究了深空背景面源目标、地球背景点源目标以及地球背景面源目标三种情况下的跟踪算法,并对算法进行了相关验证。论文的主要创新点有:1)研究了天基系统对深空背景目标跟踪算法,提出了基于Kalman滤波、SURF算法以及互相关算法相结合的方法,可解决目标平面内旋转、目标模糊以及随距离图像缩放等问题。算法使用Kalman滤波作为预测环节,SURF算法作为矫正环节,互相关算法作为跟踪环节,实现亚像素精度、高速度的跟踪,通过使用SURF算法特征点的主方向以及特征层数矫正模板配合Kalman滤波提升速度,算法可以处理由粗跟踪引起的目标平面内旋转、精跟踪引起的目标短时间模糊以及由距离变化引起的图像缩放。同时算法对于探测器高斯噪声、坏点以及目标亮度变化均有一定兼容能力。通过仿真图像实验与实际跟踪系统实验表明,算法最终可实现最大误差小于0.9pixel,并且适应±125°内旋转同时有0.5~2倍缩放的问题。2)研究了天基系统对地球背景点源目标的跟踪算法,通过对地球背景点源目标和面源噪声在空域和频域上的特征,结合点源目标跟踪需求提出频域滤波和空域特征相配合的点源目标提取算法。使用频域滤波寻找感兴趣点后再使用空域条件进行目标判断实现高速高准确性目标跟踪,算法同时对于图像噪声以及相机坏点有较好适应能力。通过仿真实验与实际跟踪新系统实验表明,算法能够实现高精度跟踪并且运算速度较高。3)研究了地球背景面源目标跟踪算法,针对地球背景面源目标背景及目标变化复杂,以及可能出现的遮挡情况,提出一种基于背景感知相关滤波算法的优化方法,通过使用梯度直方图特征建立相应背景模型,结合滤波器响应输出判断目标当前所处状态,改进目标跟踪过程中的更新方式以及训练集选择方式,更好的适应遮挡问题、目标变形以及背景杂乱问题。最终通过数据集和实际拍摄目标测试验证算法性能。所提算法可以解决大多数场景下天基复合轴目标跟踪系统面对工况,但是对一些极端情况可能并不适用。