空间已成为维护国家安全和国家利益的战略“制高点”,对空间目标的快速捕获与高精度跟踪是利用空间、控制空间的前提和基础。天基光学监视系统结合了天基平台和光学传感器两者的优势,具有不受国界限制、覆盖范围广、测量精度高、隐蔽性强等优点,越来越受到各国的高度重视。本文针对天基光学监视系统中的目标跟踪问题进行了深入研究,重点就传感器像平面单目标跟踪、传感器像平面多目标跟踪、多平台多传感器像平面轨迹关联以及三维空间目标跟踪等关键技术进行了详细研究和讨论。论文主要工作如下:第二章首先对目标的运动特性进行了分析,明确了目标运动模型中的主要影响因素;然后给出了基本的坐标系定义及转换关系,并根据天基光学传感器的成像过程,建立了传感器观测模型;接下来研究了天基光学传感器的视线测量误差,建立了视线测量误差分析模型;最后结合视线测量误差分析模型,进一步推导了目标的理论定位精度。第二章将为后续章节的研究提供支撑。第三章研究了传感器像平面内的单目标轨迹起始与跟踪问题。首先,建立了像平面内的目标运动模型和测量模型;其次,在随机有限集理论框架下,通过将目标状态和量测数据建模为随机有限集,提出了一种不需要数据关联的基于随机有限集理论的像平面单目标跟踪算法;接着针对该算法得不到闭式解的问题,研究了一种基于序贯蒙特卡罗的算法实现技术和一种基于高斯混合的算法实现技术。仿真结果表明,该算法相对于经典单目标跟踪算法IPDA的跟踪性能更优。第四章研究了传感器像平面内的多目标轨迹起始与跟踪问题。尝试将近年兴起的概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波器引入到本问题中,并从PHD滤波器像平面跟踪的跟踪性能、计算效率以及算法实现等方面分别进行了研究。首先,利用信号幅度信息,提出了一种幅度参数辅助的像平面PHD滤波器,改善了在低信噪比环境下的多目标跟踪性能;其次,借鉴传统多目标跟踪方法中的加窗技术,提出了一种加窗的像平面PHD滤波器,提高了在强杂波环境中的计算效率;最后,结合sigma点滤波和高斯混合模型,提出了一种基于高斯混合sigma点滤波的PHD滤波器实现技术,从而将GM-PHD滤波器从线性、高斯条件扩展到非线性、非高斯条件。第五章研究了多平台多感器之间的像平面轨迹关联问题。首先,将量测-量测关联问题中的GNN关联准则引入到倾角差假设检验算法中,提出了一种基于倾角差二维分配的像平面轨迹关联算法,仿真结果验证了该算法相对于倾角差假设检验算法的性能优势;其次,针对倾角差法存在受观测几何影响大、可能失效的缺陷,结合目标的三维运动特性,提出了一种基于极大似然的像平面轨迹关联算法,并进一步研究了与该算法密切相关的似然比表示、目标状态极大似然估计等问题。仿真结果表明,极大似然方法的像平面轨迹关联性能优于倾角差方法,但计算复杂度也更高。第六章在第五章像平面轨迹关联的基础上,研究了多平台多传感器观测下的高精度三维空间目标跟踪问题。首先,基于第二章目标运动特性的分析结论,建立了一种同时考虑推力加速度变化和攻角变化的主动段动力学模型,扩展了动力学模型的应用范围;其次,将多模型概念和UKF滤波引入到本问题中,提出了一种基于动力学模型和J 2摄动模型的多模型UKF滤波的目标跟踪算法。仿真结果表明,该算法可以自主判断级间分离和关机,并且获得比单模型UKF滤波器、单模型EKF滤波器更优的主动段、中段跟踪性能。