利用自主水下航行器(autonomous underwater vehicle，AUV)进行水下目标跟踪是当前的热点研究课题，其在水下矿物探测、海底管道/电缆检测、港口防御甚至是水下目标打击等均有着广泛的应用前景。本文针对AUV目标跟踪技术开展关于水下目标运动模型、目标运动状态估计、AUV数学模型、目标跟踪导引及控制方法和目标跟踪策略等关键问题的研究：首先，针对目标的非机动运动和机动运动情况，建立典型的水下目标运动模型，包括匀速直线运动模型(constant velocity，CV model)、匀加速直线运动模型(constantacceralation，CA model)、Singer加速度模型、转弯速率已知的匀速转弯运动模型(constant turn rate，CT model)以及转弯速率未知的匀速转弯运动模型，并给出运动学方程。其次，目标运动状态估计方法研究。在给出目标状态估计基本概念、标准卡尔曼滤波(Kalman filter，KF)原理基础上，分别设计基于标准卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter，EKF)、无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalmanfilter，UKF)以及交互多模型(interacting multiple model，IMM)算法的目标运动状态估计方法，并针对不同的估计方法设计目标运动状态估计仿真实验，验证所设计的目标运动状态估计方法的有效性。再次，目标跟踪控制器设计及目标跟踪策略研究。建立定常海流数学模型、无海流时的AUV数学模型(包括运动学模型和动力学模型)以及海流干扰下的AUV数学模型，并通过推力为定值、转艏力矩为零和推力与转艏力矩均为定值的仿真实验验证了所建立的AUV数学模型是正确的；介绍了目标跟踪导引方法，引入纯追踪法(pure pursuit，PP)作为目标跟踪导引方法；分别在速度控制和艏向控制两方面设计独立的PID控制器，通过仿真实验验证目标匀速直线运动、匀速转弯运动时AUV目标跟踪控制器的有效性；根据水下目标跟踪AUV与目标的相对距离应小于传感器探测距离而大于与目标的相对危险距离以及AUV能量消耗最小的约束条件设计目标跟踪策略。最后，将以上设计的水下目标运动模型、目标运动状态估计方法、AUV数学模型、AUV目标跟踪控制器以及目标跟踪策略进行整合，构建AUV目标跟踪软件仿真平台，完成目标匀速直线运动跟踪与目标匀速转弯运动跟踪仿真实验，通过设计典型仿真案例，验证目标运动状态估计方法、AUV数学模型、目标跟踪控制器以及目标跟踪策略等的有效性。