机载外辐射源雷达作为一种重要的被动雷达,具有成本低、隐蔽性好、抗干扰能力强等优点,对提升我方军事防御系统探测性能具有重要意义。但机载平台的移动使探测环境的地海杂波分布异常复杂,严重影响探测性能。针对这个问题,本文开展了杂波分布未知时机载外辐射源目标跟踪算法的研究。主要工作如下:首先,针对强杂波环境下的机载外辐射源目标跟踪问题,系统分析了基于目标航迹的杂波密度估计算法、杂波图法、极大期望算法和固定阶数杂波稀疏度估计等四种传统杂波密度估计算法的性能。基于目标航迹的杂波密度估计算法简单易行,但在杂波分布不均匀时偏差较大;杂波图基于空间划分部分改善了杂波密度估计的精度,但空间划分较复杂;极大期望算法通过构建有限集的似然函数,能有效提高杂波密度估计的精度,但无法实时估计杂波密度;阶数固定杂波稀疏度估计通过求解超球体内的稀疏度实时估计杂波密度,但固定的稀疏度阶数带来一定的杂波密度估计偏差。其次,针对杂波分布未知时的机载外辐射源目标跟踪问题,提出了一种基于杂波稀疏度阶数优化的机载外辐射源目标跟踪算法。首先剔除在跟踪门内的潜在目标测量,获取杂波测量集,减小目标测量对杂波密度估计的影响。其次从杂波测量集中构造“稀疏度阶数-超立方体容积”的样本,并利用基于支持向量回归机和梯度法实现稀疏度阶数的在线优化。最后将杂波密度估计的结果更新多目标高斯混合强度。仿真结果表明,所提算法在杂波分布未知时能实现稀疏度阶数的在线优化,避免非均匀杂波下固定的稀疏度阶数带来杂波密度估计偏差。最后,针对杂波分布未知时的机载外辐射源目标跟踪问题,提出了一种基于杂波稀疏度融合的机载外辐射源目标跟踪算法。首先利用目标状态与杂波密度的反馈通道剔除潜在的目标测量,获取杂波测量集。其次利用基于交互多模型的重初始化生成不同模型下的杂波稀疏度估计,并对当前模型下的杂波稀疏度进行预测。然后构造基于交互多模型的杂波密度似然函数,并更新不同模型的权重和杂波稀疏度估计。仿真结果表明,所提算法能对各模型下的稀疏度分配合理的权重,同时加权融合各模型下的稀疏度估计,并且该算法的目标跟踪精度高于杂波稀疏度阶数优化算法,但耗时略高于杂波稀疏度阶数优化算法。