随着各种新型武器的机动性越来越强,单一的机载雷达已不能满足目标跟踪的需求,且机载脉冲多普勒(Pulse Doppler, PD)体制雷达也限制了雷达情报的分析质量。而机载雷达与ESM联合跟踪这一技术的发展正好解决了由传感器的单一性和多普勒盲区带来的问题。本文以载机为平台,研究了基于雷达与ESM的机动目标跟踪算法及其工程应用。首先,介绍了载机系统中常用坐标系及坐标转换,以及机动目标跟踪的基本原理和数学模型；接着详细叙述了二阶去偏转换量测卡尔曼滤波(SDCMKF)原理和基于BLUE准则的量测转换原理。对四种机动目标跟踪算法IMM-BLUE、IMM-SDCMKF、IMM-DCMKF和IMM-EKF进行了蒙特卡洛仿真,通过对四种算法的仿真结果分析,得出IMM-BLUE算法的跟踪精度和实时性相对较好。然后以IMM-BLUE算法为基础,对机载雷达与ESM数据融合跟踪算法做了详细说明,相比于雷达单独跟踪的仿真结果,雷达与ESM数据融合跟踪效果更好。在此基础上,进一步研究了多普勒盲区条件下雷达和ESM联合跟踪技术,提出盲区内数据拟合量测值和盲区内ESM单独跟踪两种方法,通过仿真场景设置,分析了这两种方法的优缺点。最后,本文采用FPGA的模块化设计思想,在Quartus Ⅱ软件上完成了IMM-BLUE算法的FPGA设计和时序仿真。并利用现有的DSP+FPGA硬件电路板,完成了基于IMM-BLUE算法的机载雷达与ESM数据融合跟踪系统的设计和实验。证明了基于IMM-BLUE算法的机载雷达与ESM数据融合跟踪系统设计的正确性、高实时性。同时,这也为基于机载雷达与ESM的机动目标跟踪算法的工程应用提供了一种可靠的方法。