标题中的“被动声探测系统机动当前模型的卡尔曼滤波跟踪算法研究”涉及的是利用卡尔曼滤波（Kalman Filter）进行目标跟踪的一种特定应用场景，即在被动声探测系统中。这种系统主要用于检测和追踪不主动发出信号的目标，如潜艇或水下物体，通过接收它们产生的声音信号来定位。
描述中提到，研究采用了机动“当前”模型来对被动声探测目标进行建模，并使用卡尔曼滤波作为目标跟踪的主要算法。这个模型考虑了目标的动态变化，例如加速度，而卡尔曼滤波则被用来处理这种不确定性和动态性，以提供最佳估计。
卡尔曼滤波是一种统计滤波算法，它结合了预测和更新两个步骤，能够在存在噪声的情况下估计系统的状态。在被动声探测系统中，卡尔曼滤波能够根据上一时刻的估计和当前测量值，不断优化对目标位置和速度的估计，从而实现对移动目标的有效跟踪。
部分内容提到了声音信号的传播速度和处理时间的限制，这意味着目标位置会随着时间发生变化，而实时跟踪算法必须能够适应这种动态变化。论文还指出，目标跟踪算法在被动声探测系统中的重要性，因为它直接影响到系统的定位精度和反应速度。
此外，文中还列举了一些其他的跟踪算法，如线性自回归滤波、两点外推滤波、最小二乘滤波、维纳滤波、α,β滤波、α、β、γ滤波，但强调卡尔曼滤波因其高精度和随着处理器技术的发展，更适合实时处理需求。
总结来说，这篇文档研究的重点在于如何运用机动“当前”模型和卡尔曼滤波算法，针对被动声探测系统设计出高效的目标跟踪策略。这种策略能够克服声音传播速度限制以及处理延迟带来的问题，提高目标定位的准确性和实时性，对于军事领域的被动声探测技术具有重要意义。
