近年来,随着武器系统的发展,对靶场远程弹道测试的需求越来越大,同时,国防现代化建设的需要也要求靶场处理更多的导弹系统数据工作。其中,弹道估计精度是外弹道估计的核心,而高精度的弹道参数是外弹道估计的基础。高精度的弹道参数通过测量设备进行获取。然而,测量数据由于相关环境以及设备本身的因素,都会使得测量数据存在一定的误差,这会导致后续无法继续进行数据融合处理。因此,标定设备精度和数据融合处理是提高弹道估计精度的重要环节。论文工作基于《光电经纬仪事后数据综合处理软件》项目,针对外弹道事后数据处理弹道精度问题展开研究。首先,结合光电经纬仪系统误差的分析以及误差模型,采用动态标定的方法完成对设备的标校。其次,结合目标运动模型对弹道数据进行建模分析,采用经验模态分解算法对弹道特征点进行合理的选择,并采用拟合算法得到完整的弹道轨迹。最后,采用数据融合方法获取高精度的弹道参数,从而得到高精度的弹道轨迹。论文的主要贡献如下:（1）针对弹道光测系统误差修正问题,设计了一种无人机平台的动态标校方法。首先分析了光电经纬仪测量数据产生的误差来源,其次对光电经纬仪的系统误差建立误差模型,通过无人机装载GNSS获取弹道近似真值、测量设备获取的数据作为测量值,利用最小二乘法对模型系数进行估计解算,从而完成测量数据的修正。仿真实验表明,能够有效标校设备系统误差。（2）针对远程弹道主/被动段、机动段等弹道特征点遴选鉴别问题,文中采用基于经验模态分解算法进行提取,取得良好效果。首先,根据导弹在不同段的飞行特征进行分段,并建立每一段的运动模型。其次,利用卡尔曼滤波算法对弹道进行解算得到导弹运动飞行的速度与加速度,将导弹的加速度变化点作为特征点,采用经验模态分解算法提取弹道特征点对全弹道进行分段判决。最后,采用最小二乘法得到完整的全弹道轨迹。仿真实验表明,该方法可以有效提取弹道特征点,提高弹道精度,实现弹道的拟合。（3）针对弹道事后数据融合处理时模型稳定性问题,采用基于多台光电经纬仪的样条约束轨道误差最优估计算法。首先,利用多台光电经纬仪获取测量数据,通过设备误差模型将目标坐标和测量数据联立解算。其次,采用经验模态分解算法提取样条节点,对弹道轨迹进行样条逼近,并利用非线性最小二乘法对弹道参数进行估计。最后,得到设备的系统误差参数,提高弹道估计精度。仿真实验表明,该方法可以有效提高弹道轨迹精度。本文成果已应用于实际工程项目,取得良好效果。