近年来,以美国为代表的军事大国对高超声速飞行器频繁的飞行试验使得高超声速飞行器逐渐进入人们的视野,其极大的速度优势使得现有的防空预警系统很难对其产生有效的应对,它对各国的防空系统带来了严峻的挑战。为了提高对高超声速目标的防御能力,增强国防力量,本文主要研究了以无人机为探测跟踪平台的高超声速目标高精度定位与跟踪技术。论文首先分析了高超声速飞行器的运动特性及其在不同飞行段的跟踪特性,针对其飞行速度快带来的预警时间短的问题,对比分析了不同跟踪平台对高超声速目标的跟踪性能,并结合高超声速飞行器在各飞行段的跟踪特征设计了基于无人机平台异类传感器配置的高超声速目标定位方案。研究了在无人机对高超声速目标测角测距情况下的目标定位方法,并仿真分析了不同的误差源对目标定位精度的影响,结果表明无人机姿态角误差和无人机对目标的测量误差是影响目标定位精度的主要因素,为后续提高目标定位精度奠定了理论基础。其次,论文研究了符合高超声速目标不同飞行段飞行特征的目标运动模型和针对非线性系统的目标跟踪滤波方法,针对传感器探测精度对高超声速目标定位精度影响较大的问题,将无人机配置的异类传感器量测量进行扩展融合,以融合信息作为观测量设计UKF滤波算法,并结合符合高超声速飞行器不同运动段特征的目标运动模型仿真验证了该算法的性能,实验结果表明改进后的UKF滤波算法与传统UKF滤波算法相比较能够有效地提高目标定位精度。为了应对无人机只能获取目标的测角信息或测距信息的情况,本文研究了基于多无人机测角信息的最小二乘目标定位方法和基于多无人机测距信息的最小二乘目标定位方法,并仿真分析了多无人机与目标的不同相对位置对目标定位精度的影响。最后,本文搭建了无人机目标定位仿真平台,其中包括无人机导航信息仿真子系统、航迹模拟子系统、机载传感器观测仿真子系统和目标定位子系统,为本文算法的验证提供了良好的实验平台。