当今的时代是一个科学技术快速发展的时代，无论是为了探索太空还是军事装备，航空航天技术在各国的努力下有了长足的发展，各类具有高速强机动特性的临近空间飞行器和导弹层出不穷。这类目标的研究美国走在了最前列，近年来美国在亚太地区军事装备越来越频繁，对中国及其盟国的安全造成极大的威胁。临近空间飞行器的规避机动和突防攻击能力的大大增强，对于这些目标的定位和跟踪的困难也随之增强，且跟踪此类目标大多依靠的是雷达获取的量测，因此，研究雷达对高速强机动目标的精确稳定跟踪是国防和军事战略的重要组成部分。　　本文以雷达作为传感器的机动目标跟踪原理为基础，对超高速且机动能力强的目标跟踪系统进行了深入的研究与探讨。首先分析了构成机动目标跟踪算法的两个重要方面的发展情况，然后列举个几种典型的机动目标模型和滤波算法，分析了其各自特点及适用范围，并分别比较了使用不同机动目标模型和滤波算法对机动目标的跟踪性能的影响。其次分析了跟踪系统性能退化的原因，并根据这些原因介绍了相应的改进机动模型和抑制滤波发散等自适应算法，详细介绍了交互多模型算法，并提出了两种关于自适应转弯模型的多模型机动目标跟踪算法，通过仿真验证了两种算法的性能有效性。最后以临近空间高超声速飞行器为应用背景，研究了这类目标的全程运动微分方程，并通过遗传算法优化设计了能够精准到达预定位置的全程弹道，并用雷达作为传感器对其进行了跟踪，分析了传统典型机动模型跟踪这类目标的不足以及改进方式，研究了空气动力参数的一般解算方法，并以此提出了一种基于空气动力参数辨识的弹道跟踪方法，并验证了新算法的优越性。