标题中提及的“基于改进MHT的卫星电子信息舰船目标跟踪”指的是通过改进的多假设跟踪（Multiple Hypothesis Tracking，简称MHT）算法来实现对通过卫星电子信息获取的舰船目标的实时跟踪。
描述中说明了该研究论文的主要内容是解决传统电子侦察卫星面临的一些问题，例如长而随机的回访时间、难以准确建立舰船目标运动模型、强杂波干扰、多发射源目标跟踪等问题。通过对MHT算法进行改进，提出了一种新的舰船目标跟踪算法，该算法首先分析卫星电子信息的特点，然后在没有发射源类别和数量先验知识的情况下，通过位置和载波频率信息的两次聚类实现数据压缩和杂波去除。接着结合目标运动状态信息和发射源的载波频率特征信息完成多目标多发射源的跟踪和参数估计。模拟结果表明，该方法具有较高的跟踪准确性和鲁棒性。
从标签来看，这篇文章属于研究论文范畴，很可能是发表在某个特定的学术期刊上，主题集中在系统工程和电子领域，且涉及到的子领域可能包括信息融合、信号处理和目标跟踪技术。
根据提供的部分内容，可以看出论文中涉及的关键词有：电子侦察卫星、发射源信息、扩展目标跟踪、聚类、多假设跟踪（MHT）、联合概率数据关联（JPDA）、概率假设密度（PHD）等。这些关键词涉及到目标跟踪领域的几个重要概念和技术。
其中，“电子侦察卫星”指的是使用电子技术进行侦察活动的卫星，它们能够探测和分析目标的电磁信号，如舰船或地面车辆发出的信号。
“发射源信息”涉及目标自身发出的信号特性，这在目标识别和跟踪中至关重要。
“扩展目标跟踪”是指跟踪的不只是点状目标，而是具有扩展空间特征的目标，如舰船、飞机等。
“聚类”在目标跟踪算法中是将数据分组到具有相似特征的类别中的一种常用技术，有助于数据预处理和杂波抑制。
“多假设跟踪（MHT）”是一种在数据关联问题中非常流行的算法，它通过生成多个跟踪假设并计算每个假设的概率来解决目标跟踪问题，适合解决杂波和虚警环境下的复杂跟踪问题。
“联合概率数据关联（JPDA）”是一种处理多个目标和多个测量之间的数据关联问题的算法，旨在降低错误关联的概率。
“概率假设密度（PHD）”是粒子滤波中的一种技术，用于估计多目标场景下的目标密度函数。
该论文的核心内容是提出了一种基于改进MHT算法的新型舰船目标跟踪方法，其特点在于：
1. 没有先验知识的情况下，利用位置和载波频率信息进行数据压缩和杂波去除，这是通过两次聚类来实现的。
2. 基于目标运动状态信息以及发射源的载波频率特征信息，使用改进的MHT框架来完成对多目标的跟踪和参数估计。
该论文的创新点在于对MHT算法的改进以及在解决多发射源目标跟踪问题方面的应用。实际的模拟测试结果显示，这种方法在跟踪准确性和鲁棒性方面表现出了优越性。这表明该算法对于提高复杂环境中目标跟踪的性能具有潜在价值。
