摘要
高超声速目标跟踪是现代防空反导系统的关键技术之一，其跟踪算法的优劣直接影响着整个防御体系的效能。
本文首先阐述了高超声速目标跟踪的研究背景及意义，并介绍了高超声速目标的特性以及跟踪难点。
其次，对国内外高超声速目标跟踪算法的研究现状进行了分析，包括传统跟踪算法和基于机器学习的跟踪算法，并对各种算法的优缺点进行了比较。
最后，对高超声速目标跟踪算法的发展趋势进行了展望，指出了未来需要重点关注的研究方向。
关键词：高超声速目标跟踪，目标跟踪算法，文献综述，机器学习，深度学习
随着高超声速技术的快速发展，高超声速飞行器凭借其超高的速度、超强的机动性和突防能力，对现代防空反导系统构成了严峻挑战，已成为各国竞相发展的战略性武器。
高超声速目标的有效探测与跟踪是实现对其拦截的关键，而高超声速目标跟踪算法则是其中的核心技术之一。
高超声速目标通常指飞行速度超过5马赫的飞行器，其飞行速度快、机动性强、飞行轨迹复杂，给传统的目标跟踪算法带来了巨大挑战。
传统的目标跟踪算法主要基于目标的运动模型和传感器观测模型，例如卡尔曼滤波(KalmanFilter,KF)及其改进算法、扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF)等。
然而，高超声速目标的非线性、非高斯特性以及复杂的飞行环境使得传统的跟踪算法难以准确预测目标的运动轨迹，导致跟踪精度下降甚至跟踪失败。
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