本文重点研究单目标跟踪中的三方面主要内容：一、非线性滤波；二、目标运动建模；三、各种探测条件下目标跟踪仿真实验。 滤波算法是目标跟踪算法的一个核心部分，本文首先介绍两种非线性滤波算法，即扩展卡尔曼算法(EKF)和UKF(Unscended Transform)算法。其中UKF算法是一种最近才研究出来的非线性滤波算法，相对于EKF，它具有实现简单通用性强，性能稳定等特点。它完全有可能取代EKF成为一种常用的非线性滤波算法。通过再入大气层弹道目标仿真实验，可以看出UKF相对于EKF具有极大的优越性，是一种非常优良的非线性滤波算法。 由于单被动无源传感器仅能获取目标角度信息，直角坐标系下的跟踪系统是不稳定的，本文进一步研究了修正球坐标系下的目标建模与跟踪问题。 最后，本文采用交互式多模型／数据关联(IMM／PDAF)算法对机动目标进行跟踪研究，所用的滤波器为UKF，通过一个典型的‘S’型机动实例，检验其在双被动无源探测条件下的跟踪性能。