机动目标跟踪在军事和民用领域有着广泛的应用。国内外许多专家学者对之进行了深入的研究，取得了丰硕的成果。由于跟踪环境和目标机动性能发生变化，各种应用系统对机动目标跟踪提出了日益复杂的要求。因此，有必要在学习前人研究成果的基础上，对机动目标跟踪理论进行更深地研究。本文首先介绍机动目标跟踪理论国内外的研究现状，分析目标跟踪涉及到的一些数学模型，然后对多传感器目标跟踪步骤进行详细论述，并对航迹关联和融合滤波给出具体的算法。针对现有机动目标跟踪算法存在的问题，国内外的学者提出了一些解决方案。本文在借鉴这些方案的基础上，提出自己的一套机动目标跟踪算法，并通过仿真实验验证了算法的正确性和准确性。在仿真实验方面，本文在综述机动目标跟踪的基本理论与方法的基础上，以分布式跟踪雷达系统为背景，提出了一种机动目标跟踪数据分析系统具体实现方案。系统首先对雷达采集的数据进行预处理，随后使用基于细分时间片法将各雷达采集的数据时间对准，采用基于“当前”统计模型的改进机动目标跟踪算法来描述机动目标运动状态，然后通过航迹关联滤波完成航迹的关联，最后使用扩展卡尔曼滤波。仿真实验结果表明，在扩展卡尔曼滤波算法的基础上，增加基于“当前”统计模型的自适应滤波算法对加速度方差公式进行修正，可以很好的解决融合结果发散的问题，提高数据融合的精度。