在现代电子信息战中,雷达起着非常重要的作用。雷达接收到的数据要通过数据处理,达到最大限度地提取目标状态信息,以便对控制区域内目标的运动轨迹进行估计,并给出它们在下一时刻的位置推移,实现对目标高精度实时跟踪的目的。数据融合能将某一雷达平台对目标的测量数据与其他雷达平台所提供的情报智能地、自动地进行综合,以获得任何单一雷达所无法获得的裨益。数据融合在现代防御性作战中具有举足轻重的作用,融合中心将各雷达平台送来的数据进行融合,根据融合计算后得出战场的实时态势,为作战系统提供统一的目标指示。本文以雷达数据关联和数据融合为研究对象,主要研究内容包括:(1)针对单一雷达平台对目标的跟踪关联问题,为提高雷达系统的关联精度,设置了一关联矩阵,并用改进后的模拟退火算法解决了其在不同杂波环境下的数据关联问题,获得了较高的关联准确率;(2)针对传感器配准问题,分析了基于最小二乘准则和线性插值两种时间配准方法的性能,并通过对不同传感器的偏差进行估计和补偿,即空间配准后,仿真比较了两种方法的优劣性。(3)针对多雷达平台数据融合问题,研究了将多个雷达平台获得的原始数据序列,先采用二阶缓冲弱化算子,降低其原始序列的随机性,然后利用权值分配,提出了动态分配权值策略,最终将带有权值的各雷达数据送往融合中心进行融合计算。仿真结果表明,采用结合二阶缓冲弱化算子和动态分配权值的融合方法提高了融合的精度。(4)为了进一步综合雷达对目标进行实时跟踪时的参数信息,提出了利用目标的多普勒频率参与跟踪关联研究。仿真结果表明,将目标多普勒频率参与到雷达目标跟踪中并通过融合算法可获得更为准确的目标信息。