本文针对当前机载多传感器系统工程应用中面临的实际问题,对机载多传感器数据融合技术进行了研究,研究内容主要集中于机载多传感器资源分配、目标类型识别、状态估计与跟踪四个方面。系统建立了基于线性规划的多传感器资源分配算法模型,针对实际的机载火控系统的工程背景,提出将目标相对价值与传感器对目标的平均跟踪(锁定)时间之比作为效能函数,从而便于基于线性规划的分配算法的实现。给出了雷达与红外的协同探测模型和融合仿真模型。多假设跟踪算法最早应用于红外等图像跟踪系统的数据处理,一直以来都应用于单传感器的目标跟踪中,对于多传感器组网的MHT应用情况,国内目前无任何相关报导,国外已有大型的先进组网探测系统应用了该算法框架,但未见技术细节。本文对机载雷达网系统的多假设跟踪(MHT)框架设计和工程实现问题进行了系统深入的研究。针对系统实际工程特点和实装情况,重点研究了集中式点迹融合的MHT的框架构建问题,并对工程实现中的若干关键技术细节进行了说明。对目标电磁散射特征的证据组合识别作了研究,针对证据组合中的基本概率赋值求取问题,设计了单特征和多特征的目标组合识别方法,并对其实际效果进行了比较、分析和评价。针对机载红外搜索跟踪系统的特点,分别对远距离IRST的第三代图像跟踪技术、多站交叉跟踪技术、红外与无源时差系统联合定位技术进行了研究。将Bayes检测引入到红外图像传感器在目标检测时的灰度过滤中,得到新的PDAF参数(检测概率、虚假量测分布等)。在基于MHT的远距离IRST的图像跟踪方法中,针对远距离IRST的目标属性信息的利用以及MHT的相关处理提出了相应解决办法。对双站交会跟踪的精度进行了CRLB不等式下界计算,并借用单站跟踪的模式建立一种基于单站的修正增益扩展kalman滤波(MGEKF)跟踪方法。对红外与无源时差定位系统的联合定位问题进行了精度分析。