在雷达数据处理中,目标跟踪是一个很重要的组成部分,在军事和民用领域有着广阔的应用背景,其研究已经受到广泛的关注,而机动目标跟踪问题更是一个研究热点。目前在雷达、导航、自动控制等领域,常用的跟踪滤波器有α-β滤波器、α-β-γ滤波器、卡尔曼滤波器等。本论文对运动目标跟踪进行了深入、详细的研究,着重研究了目标跟踪过程中各种滤波器的跟踪性能。本文首先介绍了模拟运动目标的目的及方法,在论文的研究过程中,模拟出准确、可靠的目标运动状态及目标的实时数据信息,对于雷达跟踪过程具有重要作用。其次,详细分析了目标跟踪的基本原理,包括目标运动模型的建立以及基本的跟踪滤波方法,重点分析了变增益α-β、α-β-γ滤波算法、常增益α-β、α-β-γ滤波算法。由于船舶惯性一般较大,因此船舶的航行过程在一定时间段内可视为作匀速直线运动,这种情况下α-β滤波算法能够很好地跟踪目标;但从整个船舶航行的过程来看,当海面风浪较大、多目标密集需要安全避碰以及按固定航线改变航向时,避免不了机动情况的发生,因此α-β滤波算法就有其局限性。α-β-γ滤波算法引入了加速度滤波系数,能够很好地检测并跟踪作匀加速运动或发生机动的目标。变增益滤波算法能够随时间变化自适应调节滤波系数,使滤波效果达到最佳,但计算滤波器系数的过程较为复杂,计算量大;使用常增益滤波算法,设置固定的滤波系数,降低了滤波系数的计算复杂程度和计算量,更容易实现,但在自适应方面远不如变增益滤波算法。本文在对上述几种滤波器理论分析的基础上,对算法进行了研究和设计并利用Visual C++语言编写了实现这些跟踪算法的计算机软件。利用自行开发的雷达运动目标模拟软件,产生各种不同情况的运动目标,用不同的跟踪算法进行跟踪,研究跟踪性能。根据实验结果对每种滤波器的跟踪性能做了分析,并对各种情况进行比较,给出每种滤波器适用的条件。