电子战情报分析系统需要通过各类传感器获得的信息进行处理以得到准确的战场态势情报,例如,通过电子支援措施对敌方雷达或通信信号进行接收、分选、处理、识别以及全向告警等,同时,需要兼顾己方传感器得到的敌方目标行为,敌方兵力部署等,完成对敌来袭的威胁告警,以进行后续的电子进攻与防御过程。现代电子战的任务是是削弱并破坏敌方的电子设备(系统),保护己方电子系统的效能能够正常地发挥。为了完成这个任务,情报信息的准确性以及完整性尤为重要。因此,现代电子战系统在面对不同平台下获得的多样,不完整的情报时,如何进行有效的数据融合处理,最大限度地提升情报的准确性,同时降低信息冗余度越发重要,随着多传感器数据融合技术的出现与发展,为电子战多源融合系统奠定了基础。为此,本文对于电子战系统中异类传感器图像融合,异类航迹关联以及航迹融合技术进行了研究,具体如下:(1)详细分析了现代电子战指挥系统对多传感器数据融合的需求以及多传感器数据融合的发展。针对本文研究重点,详细阐述国内前端融合融合领域中图像融合以及航迹融合的发展历程。(2)从图像处理中的多分辨理论出发,阐述了双树复小波变换的基本原理,同时分别分析了卫星光学图像以及星载合成孔径图像的图像特征,在此基础上提出了一种基于双树复小波变换的光学-SAR图像融合算法,并利用某城市地区图像作为数据源对算法进行了仿真分析。(3)从经典的雷达与ESM航迹关联算法出发,针对经典算法信息利用率的不足,参照多目标跟踪里的多假设跟踪的思想,提出了一种基于最优Bayes滤波的雷达-ESM航迹融合算法,提出相应的?关联-融合?航迹关联结构,并在三种情况下对算法进行了仿真验证。(4)从Kalman滤波的深入分析入手,讨论了进行多传感器数据融合的本质,并基于测量概率提出了一种加权融合算法,同时,文章考虑了异类传感器采样时间不匹配的问题,提出了一种利用虚拟量测值的异类传感器航迹融合算法,文内分别对所提出的两种算法进行了仿真分析与验证。