多传感器目标融合跟踪技术是围绕着多传感器信息融合和目标跟踪两方面的实现展开的。多传感器目标融合跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,它将多个传感器的信息有机合成,估计目标的运动状态、丰富目标的特征,产生比单一传感器更优越的跟踪性能,给出跟踪目标的运动轨迹,并分析运动轨迹的准确性和可靠性。机载对地光电双模传感器融合跟踪系统主要容纳了雷达、红外以及可见光传感器,其各有优缺点:雷达具有全天候测角和测距等优点,但测量精度较低,容易受干扰;而红外传感器可以测得目标红外图像信息,具有测角精度高、测量连续的优点,但不能测距,受天气影响大;可见光传感器的图像细节信息更加丰富,对目标特征的描述更加准确,但跟踪时也易受背景环境及天气的影响。因此本文旨在研究机载光电双模传感器对地面目标的融合跟踪算法,分述了雷达与红外、可见光与红外传感器的双模融合跟踪,并针对光学传感器的成像跟踪算法提出了一种可见光与红外图像的像素级动态图像融合的运动目标跟踪方法。运用加权平均融合和基于动态目标检测的多源动态图像融合体系后,再对融合结果进行Mean Shift目标跟踪。实验结果表明,该方法在针对目标进行跨背景区域及复杂背景下的运动跟踪时,能够满足鲁棒性及实时性的要求。最后,将本文中提到的融合跟踪算法应用到“机载对地目标融合跟踪软件系统”中,取得了符合系统要求的仿真结果。