【摘要】在空中目标跟踪任务中，目标状态通常以直角坐标系来表示，而雷达测量数据则以极坐标系的形式给出。由于直角坐标系与极坐标系之间的差异，目标状态与雷达测量之间呈现出非线性关系，即需要借助非线性滤波技术来进行处理。针对典型的空中交通管制场景中的飞机跟踪问题，本文分别运用卡尔曼滤波（ＫＦ）、扩展卡尔曼滤波（ＥＫＦ）以及容积卡尔曼滤波（ＣＫＦ）这３种常用的滤波估计方法对飞机轨迹进行跟踪，并依据滤波器对目标位置、速度、转弯速率估计的均方根误差（ＲＭＳＥ）来比较其性能。结果表明：对于典型空中交通管制模型，ＣＫＦ结果呈现发散趋势，而ＥＫＦ和ＣＫＦ均能实现对非线性系统的滤波计，且ＣＫＦ的估计结果要优于ＥＫＦ。