随着传感器、计算机网络和通讯等新兴技术的迅速发展,分布式配置的跟踪系统逐渐成为我国近程防空火控系统的主流模式。相较于集中式防空火控跟踪系统,分布式防空火控跟踪系统以其抗毁性强、扩展性强、反应速度快等优点在工程实践中得到了广泛应用,而与之相关的理论基础——分布式一致性问题也是当前国内外学者研究的热点。分布式防空火控跟踪系统的需求之一,就是使各火控单元对被观测目标运动状态的估计值趋于一致,从而便于全系统的决策与指挥。现有文献有关火控单元对目标运动状态一致估计问题理论研究尚不多见。鉴于此,本文将一致性策略引入分布式目标运动状态估计中,探索基于一致性框架下的分布式防空火控跟踪滤波算法,在理论和实践中都具有重要的意义。随着分布式防空火控跟踪系统规模扩大,目标跟踪单元数目增多,单元间需要传输的信息也越来越多。由于系统的能量、带宽及计算能力有限,如何平衡估计精度和资源消耗成为亟需解决的问题。分簇结构以其节约能源、平衡通信负担等优点得到了广泛关注。基于此,将分簇结构思想引入分布式防空火控跟踪系统设计中,进而研究簇内状态一致性和簇间的状态信息融合问题。由于战场环境复杂多变,探测单元不可避免地出现探测概率小于1的不完全量测现象。同时,网络化环境下受带宽等因素影响,单元间的通信丢包现象也不可忽略。此外,各簇的单元均对同一目标进行观测,簇与簇的局部状态估计值存在一定的互相关性,且实际中这种互相关性难以获取。因此,通过理论推导和数值仿真,研究不完全量测下一致性滤波及融合问题,可为相关工程应用提供一定的参考。本文的主要研究内容和取得的成果如下:（1）基于分布式防空火控跟踪系统状态估计一致性需求,考虑探测单元存在不完全量测现象及各火控单元间出现通信丢包现象,且存在减轻通信负担的必要。通过引入一致性策略,提出了一种不完全信息下事件触发Kalman一致性滤波算法,理论证明了算法的稳定性,并给出了该算法的最优和次优表达形式。仿真实验表明:所提算法能够在满足估计精度和目标状态估计趋于一致的同时有效降低通信量。（2）针对火控单元数目较多的情形,设计了一种新的分层多簇体系结构,进而减少火控单元间的信息传输量,提出了一种基于无偏量测转换的两阶段分布式估计算法。首先,利用无偏量测转换将各单元的非线性量测值转换为伪线性量测值。然后,簇内利用提出的不完全信息下事件触发Kalman一致性滤波算法使各火控单元达到一致的状态估计。考虑到实时性,融合中心利用批处理快速协方差交叉算法,得到最终的融合估计结果。最后,通过仿真实验验证了所设计的系统结构可行性和所提算法的有效性。（3）针对所设计的分层多簇系统中的非线性问题,为避免无偏量测转换方法带来的繁琐计算,提出了一种基于非线性一致性滤波的两阶段分布式估计算法。首先,簇内利用设计的无迹卡尔曼加权平均一致性滤波算法使各火控单元达到一致的状态估计。然后,融合中心利用序贯快速协方差交叉算法,将信息融合分为多步,对异步或延迟到达的簇头信息处理更为方便,并得到最终的融合估计结果。最后,通过仿真实验验证了所提算法的有效性。