机动目标跟踪作为科学界的一个基本问题,在军事和民用领域有着广泛地应用。在过去的几十年中,国内外许多研究人员对其进行了深入的研究,并取得了丰富的成果。随着科学技术的进步和现代航空航天技术的飞速发展,目标的航行速度和机动性越来越高,各种应用系统对机动目标跟踪提出了日益复杂的要求。其中模型的建立和滤波的方法是目标跟踪的核心,对于机动目标跟踪来说,很多模型都是非线性和非高斯的,所以滤波时我们要采用非线性滤波,目前可较好地解决非线性,非高斯滤波问题就是粒子滤波。本文首先对非线性滤波理论的发展历程进行了简要的回顾,然后详细介绍了粒子滤波算法的研究现状,并对机动目标跟踪算法的研究现状进行了简单的介绍。第二章介绍了机动目标运动的模型,包括匀速(CV)模型、常加速(CA)模型和Singer模型、当前”统计模型,分析了各类模型的特点。第三章详细介绍粒子滤波的算法及其改进算法。第四章介绍了已运用到实际中的交互式多模型(IMM)目标跟踪技术,在非线性非高斯环境下,介绍了基于粒子滤波(PF)滤波的IMM算法。第五章提出一个新型的机动目标运动模型,基于内在坐标的运动模型,并结合粒子滤波,和IMM进行比较。因实际中转弯运动是经常遇到的机动,在未知转弯速率的情况下,IMM算法跟踪精度有所下降,针对此问题,第六章提出了基于变转弯速率粒子滤波(VRPF)的IMM算法。