多平台协同探测是适应现代化战场的侦察新模式,主要包括协同定位、识别与跟踪。协同跟踪的目的是通过侦察资源的协作准确跟踪目标的动向,实现对战场态势的感知。战场环境下的陆用多平台协同跟踪问题,是研究如何对现有陆用侦察平台进行跟踪任务的分配与调度,保证对目标的持续跟踪,最大化整体的跟踪性能。本文以战场环境为背景,分析区域全覆盖和雷达静默两种情况,对多平台的多目标协同跟踪和移动协同跟踪问题进行了研究。本文的主要工作如下:首先,结合战场环境建立了陆用多平台协同跟踪系统中的目标与传感器模型,介绍了多平台协同跟踪系统的决策集中式和数据处理分布式结构。针对地面目标运动特征,利用交互式多模型扩展卡尔曼滤波对开放区域中的目标进行跟踪,利用基于道路信息的扩展卡尔曼滤波对沿道路移动的目标进行跟踪,保证了跟踪过程的合理性。其次,为初步建立战场态势,指导跟踪系统合理分配侦察资源,对地面目标威胁度评估问题进行了研究。根据目标类型、数量、目标与我方重要单位的距离和目标对重要单位的朝向速度,结合道路对地面目标机动性的影响,利用贝叶斯网络对目标威胁度进行动态评估,获得不同目标的侦察优先程度。再次,针对区域全覆盖、各侦察平台位置不变的想定场景,对多目标协同跟踪问题进行了研究,将协同跟踪中的传感器管理问题转化为多平台协同跟踪任务分配问题。根据目标威胁度和传感器对目标预测轨迹的跟踪性能建立跟踪任务分配目标函数,根据多平台协同跟踪系统模型建立约束,采用遗传算法对跟踪任务分配问题进行求解。仿真实验表明该方法保证了对目标的持续跟踪,提高了对高威胁目标的跟踪效果。最后,针对雷达静默的想定场景,对光电平台协同跟踪问题进行了研究。考虑光电平台可以进行移动跟踪,确定了平台移动跟踪过程中请求交接的条件和交接平台调度策略;根据跟踪性能、目标威胁度和平台与目标的距离,采用粒子群优化算法分别对平台移动跟踪和交接过程进行辅助路径规划,设计仿真实验实现了雷达静默情况下光电平台移动跟踪与交接过程,完成了对目标的移动协同跟踪。