随着科学技术的发展,作战形式正在向信息化、智能化转变,由于单一观测平台的数据处理能力有限、在系统可靠性方面存在缺陷,使得基于多观测平台的定位与跟踪技术逐渐受到研究人员的重视,成为当前国内外研究的热点领域之一。为增强系统的隐蔽性和抗毁性、提高系统的生存能力,观测平台之间、观测平台与融合中心间、观测平台与火力单元间呈现出更加分散的分布式配置趋势。因此,研究基于分布结构的多观测平台目标定位与跟踪问题具有重要的理论研究意义与工程应用价值。本文在前人的理论研究基础上,结合工程实际,对多观测平台分布式目标定位与跟踪问题进行了进一步研究,具体工作和取得的成果简要叙述如下:(1)在实际系统中,观测平台与融合中心通常采用量化通信,量化误差的引入必然会影响目标定位与跟踪精度,受信道容量的限制,不可能通过无止境地提高量化水平降低量化误差带来的影响。为解决量化量测下传感器量化水平的选取问题,对于给定的系统滤波方差约束指标,设计了一种容许量化水平尽可能低的滤波器,给出了一种估计误差协方差系统稳定性的条件和当前估计型稳态滤波的线性矩阵不等式(LMI)计算方法,在于满足系统估计误差方差精度的前提下,可确定尽可能低的量化水平,进而降低通信设备成本。通过仿真算例说明了算法的有效性。(2)在分布式配置下,不可避免地引入了基线测量误差,影响着跟踪精度与火力单元命中概率。针对在满足跟踪精度、命中概率指标的前提下,如何设计和选取性价比合理的基线测量设备问题,首先研究了给定方差约束下的容许基线测量误差,给出了稳态估计误差协方差的收敛条件与一种基于线性矩阵不等式的稳态卡尔曼滤波器设计方法;其次,为了优化火力单元基线修正的精度指标,推导了由基线测量误差引起的目标现在点定位误差计算公式,得到了基线测量误差影响下的系统命中概率计算公式,理论分析与Monte-Carlo仿真表明,与火力单元间的基线测量精度相比,观测平台相对火力单元的基线测量精度对命中概率的影响更加显著。(3)目前在处理多观测平台目标跟踪问题上,广泛采用分布式跟踪集中式融合结构,即数据融合依赖于融合中心,当融合中心失效或通信断链,将不可避免的降低跟踪精度。对此,本文提出了一种基于多智能体分布式一致的目标跟踪算法,各观测平台根据本节点的观测信息得到局部估计值,再利用邻居节点信息修正局部估计值,使所有观测平台的估计结果达到动态平均一致。数值仿真表明本文所提出的算法可以改善估计精度和一致性,并在不完全量测情形下表现出更好的鲁棒性。(4)针对传统的主动式跟踪系统面临着电子干扰、隐身技术、反辐射攻击、低空和超低空突防四大威胁,提出了一种基于全局优选策略的交会式多观测平台纯方位目标被动定位与跟踪算法。首先,对单站的测角数据进行时间漂移校准和对多站异步测角数据进行时间配准,然后根据处理后的测角信息所构成的观测射线的相交原理,给出了一种基于两两交叉定位的全局优选策略。在此基础上,实现了基于分布式配置的多观测平台纯方位目标定位与跟踪估计算法。蒙特卡洛仿真表明,所提出的基于全局优选策略的观测平台纯方位目标定位与跟踪估计算法,相比较传统的交叉定位与跟踪算法,具有较高的精度。