信息融合是现代信息科学技术重要研究方向之一,在军事及民用方面都有广泛应用。目标跟踪技术作为信息融合技术中的一大分支,在机器人及其智能控制以及军事指挥作战等领域,有着不可替代的作用。本文主要针对复杂环境下的目标跟踪技术进行了理论及实际应用方面的研究,主要研究内容有:1、多传感器信息融合预处理问题,针对于来自不同的独立传感器观测到的数据,首先建立目标运动模型,并建立噪声模型模拟复杂环境,通过量测模型剔除冗余信息,确立精度评价指标,以对数据的准确性进行评价。通过最小二乘法对数据进行时间配准,通过基于地心地固坐标系的三维空间配准法对数据进行空间配准。最终得到完整且统一的综合信息,从而实现对目标的多角度精确描述。2、基于加速度交互式多模型的联合概率数据互联方法。对于杂波环境下的机动目标跟踪问题,针对传统匀速模型和匀加速模型存在的不足介绍了一种基于切向加速度和法向加速度模型的交互式多模型算法,能够更准确地适应机动目标。将交互式多模型算法和数据关联算法相融合,对联合概率数据关联方法和基于交互式多模型的联合概率数据关联方法进行了研究,能够在杂波环境下对机动目标进行跟踪。3、K均值聚类航迹关联方法。对于多平台数据融合模式下的航迹关联问题,使用了聚类关联的方法进行解决。对航迹间的距离使用豪斯多夫距离进行衡量。使用了K均值方法对各平台侦测的航迹进行关联,并将初始聚类中心设定为相距最远的航迹,有效降低了经典K均值算法过于依赖初始聚类点带来的错误。在完成航迹关联之后应用协方差交叉融合法对来自不同平台的同一目标进行航迹融合。4、目标跟踪系统设计及仿真实验。设计了一套完整系统,首先通过对多个单平台多传感器目标数据进行模拟,获取目标位置信息,对目标信息进行处理,然后将多个单平台数据情报进行分类和融合,最后将多平台目标情报数据发送给上位机应用层软件生成态势图。使用系统分别对跟踪直线运动目标和跟踪曲线运动目标两种不同场景进行了实验,并分别增设了出现额外目标的效果,最后输出跟踪结果,实现了复杂环境下的目标跟踪。