激光主动成像制导是未来战场中实现对目标自动打击的重要技术之一,弹载获取的激光三维数据包含独特的立体结构信息,使制导更加准确。现有研究鲜少以弹载获取的激光三维数据进行运动目标的识别与稳定跟踪,本文针对上述问题展开研究,主要工作包括:（1）综合考虑弹载平台下激光雷达本身的运动及实际扫描角度,构建了目标跟踪激光三维数据集并对其进行逼真性评估,实验表明该数据集逼真程度高。（2）由于非地面点所包含信息价值高,依次使用了布料模拟滤波与基于欧式距离的聚类分割算法,对原始激光三维数据分别完成非地面点的提取及聚类分割。并提出了三维积分区域筛选方法,排除与感兴趣目标间尺寸差异大的三维数据簇。实验表明上述预处理方法有效降低了后续工作量,利于算法实时性的提升。（3）跟踪过程中激光雷达与目标之间距离连续变化导致现有三维数据特征描述子表现不稳定,为此提出了一种综合全局特征与局部特征的特征描述子（Joint Global and Local Feature,JGLF）,并与五种常用描述子进行了多方面比较,实验表明JGLF描述子在识别准确率与实时性中取得了平衡。（4）为解决弹目距离连续变化时对目标的稳定追踪问题,提出了基于匹配识别与基于位置和空间结构的目标跟踪算法。基于所提JGLF描述子,分别根据匹配识别与粒子滤波的方法框架进行算法构建。实验表明:前一种算法总体跟踪精度较高,但实时性弱;后一种算法跟踪精度稍差,但实时性强。因此可结合两者各自优点,应用于激光主动成像制导过程。本文主要创新点:（1）提出了面向目标跟踪的三维积分区域筛选方法,利用实际物体间的尺寸差异对相应的数据簇进行预筛选,减轻后续特征提取与匹配的工作量。（2）提出了JGLF描述子,应对弹目距离变化导致的特征描述不稳定,使利用该描述子进行目标跟踪时效果更加准确、稳定,时效性更强。