当今,世界各国都在积极发展弹道导弹和导弹防御系统,拥有先进导弹防御系统的国家越来越多。与此同时,导弹突防技术也在不断的发展中,多弹头技术、多假目标干扰和高空诱饵是目前普遍采用的突防措施。因此,弹道导弹防御雷达多目标跟踪技术面临着严峻的挑战。在杂波密度大、目标数目多的情况下,多目标跟踪中的数据关联问题是一个极为有意义的研究课题。本文基于导弹攻防对抗仿真与效能评估相关项目背景,研究弹道导弹防御雷达的多目标跟踪数据关联方法,主要工作可概括如下:第一部分研究了弹道目标跟踪的非线性滤波算法:建立用于弹道目标跟踪滤波的相关坐标系;建立弹道生成模型,生成仿真弹道轨迹;建立基于J₂校正的Singer目标运动模型及混合坐标系跟踪的弹道目标量测模型;对于弹道目标量测非线性模型,采用不敏卡尔曼滤波代替传统的扩展卡尔曼滤波,取得了较好的跟踪效果。第二部分研究弹道导弹多目标跟踪中的数据关联方法,主要内容包括两个方面:一方面,对杂波下单目标跟踪的情况,研究最近邻域标准滤波器和概率数据互联滤波器的相关算法理论及其实现,设计仿真实验,分析对比了两种滤波器的性能,利用概率数据互联滤波器对杂波下的单个弹道目标进行跟踪,取得了较好的跟踪效果。另一方面,对于多目标跟踪的情况,研究联合概率数据关联算法的相关算法理论及其实现,设计仿真实验对小间距平行飞行的目标和小角度交叉飞行的目标进行跟踪,对多个相距较近的弹道目标进行跟踪,均取得了较好的跟踪效果。