数据融合是由许多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一个新兴前沿技术领域，本论文首先阐述数据融合的意义、理论基础、实现技术和研究现状，给出了关于数据融合研究领域的一个概观。本论文研究的重点是数据融合领域中的目标跟踪问题。 目标跟踪，是一个在军事和民用领域都有着广泛应用的问题。近二十年来，该问题引起了人们的普遍关注和极大兴趣。该领域的国内外学者已经提出了很多在杂波环境下对多目标跟踪的算法。本论文在收集大量国内外资料的前提下： 1．分析了每种算法的优缺点。 2．综合各种算法，总结出一些当前适合工程应用的模型，如机动目标跟踪采用的“当前”统计模型。 3．对目标跟踪问题进行了深入、系统的研究，重点是关注数据关联部分，以易于理解的方式给出PDA以及JPDA算法清晰的数学描述，并对算法进行了仿真。 4．提出了一种新的联合概率数据关联算法，降低了JPDA算法计算的时空复杂度。并将其成功地应用于目标跟踪的数据关联部分。 5．通过大量仿真对新算法的性能进行了验证，取得了满意的效果。 本论文还综述了在多传感器条件下的多目标跟踪理论。给出了目前数据融合在多目标跟踪与数据关联方面的研究热点—多传感器交互式多模型概率数据关联方法。并在了解了众多国家在此领域的发展近况后。预测了今后多目标跟踪的发展方向。