航迹管理是目标跟踪领域中关键问题。目标机动性日益增强、隐身性能不断提高,以及各类电磁干扰技术的应用使得战场环境发生了显著的变化,传统的航迹管理算法无法有效处理这些情况。基于以上问题,本文研究了面向目标漏检和丢失的航迹管理算法,如何解决目标机动、量测丢失、航迹中断以及时变数目多目标跟踪等问题,是本文的重点。具体的研究工作如下:(1)针对目标漏检问题,将基于交互式多模型的联合概率数据互联算法和预测模型相结合,提出一种基于组合预测的航迹维持算法。利用之前时刻滤波结果预测漏检时刻目标状态,实现目标漏检场景下的航迹维持。(2)针对目标丢失问题,首先利用长短期记忆网络(LSTM)预测出长期目标航迹,然后研究一种基于传递闭包的模糊聚类算法,将预测航迹与新航迹进行航迹关联,最后形成目标统一的态势,解决了目标丢失问题。(3)针对航迹起始问题,提出一种并行Hough变换的快速航迹起始算法,在时间维度对量测同时进行Hough变换,提高了算法实时性,同时可以抑制同一帧量测中的虚假起始,有效提高起始效果。(4)提出一种基于航迹管理的多目标跟踪框架。引入航迹质量的概念、将跟踪过程中的航迹起始、维持、终结与关联几个过程置于同一框架,构成一个完整的多目标跟踪系统,实现了对目标新增、再入、漏检和消失的准确判断。