近年来,随着无人机技术的逐渐成熟,在低空、超低空范围内具有掠地、掠空能力的小型无人机得到了大量的应用,对现有的雷达探测能力是一个巨大的挑战。而多雷达融合技术作为当前的研究热点,能够从不同种类的雷达中综合印证判性,从而更好的对小型无人机目标进行跟踪和识别。本文就根据上述存在的现实问题,以小型无人机作为“低慢小”目标的典型代表,首先对雷达数据融合的基本方法进行了分析研究,主要是雷达数据的预处理,目标坐标变换和系统时空对准,多信息多层次的航迹关联,航迹数据的融合以及灰色系统理论;其次,对小型无人机目标的运动模态特性进行了分析研究,利用多雷达数据融合方法中的灰色系统理论,实现对目标的准确定位跟踪;再次,对小型无人机目标多雷达定位跟踪和识别方法进行了分析研究,主要是雷达杂波点的抑制,航迹起始的方法和航迹起始后的目标跟踪方法,小型无人机目标的多雷达识别技术,基于神经网络的决策层融合目标识别,结合实际情况,分别从多雷达数据融合方法和小型无人机的特性出发,讨论了对两者的基本处理方法,进一步探讨了小型无人机目标在多雷达系统下的定位、跟踪和识别问题;最后,以灰色系统理论为基础,进行了仿真应用,为小型无人机等“低慢小”目标的低空、超低空多雷达数据融合方法提出了新的研究思路。