随着科学技术的发展,现代战争环境发生了巨大变化。原有的战略手段已经不能满足实战的需要,突出表现在网络化作战思想的出现和信息融合技术的发展。日趋复杂的战争环境和各种新式武器的不断涌现给数据融合系统带来了很大的挑战,针对此种情况,本文主要研究了ESM和预警雷达的航迹起始、航迹关联以及异类传感器数据融合等问题。本文首先针对工程中特殊的定位场景,利用辐射源信号到达时间(time of arrival-TOA)和辐射源信号到达方位角(direction of arrival-DOA),建立数学模型,求解非线性状态方程,对目标精确定位。通过仿真对比了几种定位算法,结果表明充分利用目标的所有信息的基于TOA和DOA联合估计对目标定位精度最高。其次,分析基于标准Hough变换的航迹起始算法不足之处,将时间信息和启发式规则加入到Hough变换中,提出了基于Hough变换的蚁群优化算法。仿真结果表明,该算法简单易于实现、正确航迹起始概率高。再次,为解决只有公共方位角量测的ESM和预警雷达航迹关联问题,从实际工程出发,提出了改进的不等样本容量下基于模糊综合分析的航迹关联算法。在进行关联判别之前,用航迹识别模型对目标量测数据进行拟合,增加了可用于关联的量测对,从而增加了关联判决的可靠性。利用实测数据对算法进行验证,结果表明该算法有很好的工程应用前景。最后,ESM和预警雷达测量空间维数不相等,针对这一情况,对比了基于Bayes滤波融合跟踪算法中的扩维滤波融合跟踪算法和等效传感器的融合跟踪算法。扩维滤波算法使用灵活、简单,但是随着传感器个数的增多,计算量急剧增加,不适于工程应用。而基于等效滤波器的融合跟踪算法在仿真时间和融合精度上都有较好的表现。