在目标跟踪领域,由于探测设备性能有限及网络通信丢包等原因,广泛存在着不完全量测的情况。在实际的应用领域,测量经常是多通道的。因此在多通道不完全量测情况下设计估计算法具有重要的理论研究和工程实用价值。针对目标跟踪系统的非线性,以及不完全量测的多通道性,本文重点研究了基于多通道探测概率耦合、解耦两种情况下不完全量测的估计算法,并对临界探测概率进行了研究。具体研究内容如下：首先,对多通道不完全量测下的跟踪系统进行了建模。本文在前人研究的基础上,根据跟踪系统实际工程应用设计了两种模型,一种是多通道探测概率耦合不完全量测(MIMCD)模型,一种是多通道探测概率解耦不完全量测(MIMDD)模型。接着,研究了基于MIMCD的估计算法。根据投影定理推导出基于MIMCD的UCMKF,通过求解修正的Riccati方程得到使滤波结果一致稳定的鲁棒滤波增益,并通过仿真对这两种滤波方法进行了比较和分析,仿真结果证明了鲁棒滤波器具有更高的精度,UCMKF实时性更好。然后,研究了基于MIMDD的估计算法。根据投影定理推导出基于MIMDD的EKF,在此基础上,按照标准Kalman滤波器的形式设计基于MIMDD的鲁棒滤波器,并设计了基于MIMDD的鲁棒滤波算法。仿真结果表明所设计的滤波器具有较好的鲁棒性且具有更高的精度；EKF在探测概率较低时易发散,滤波误差方差较大,但是实时性好。最后,对临界探测概率进行了研究。证明了临界探测概率的存在并给出了求解临界探测概率的算法。