作为复合制导的关键技术之一,信息融合技术对于提高系统对目标的探测、识别和跟踪能力,提高精确制导武器系统自身的生存能力具有重要意义。本文主要研究了雷达与红外复合制导背景下基于信息融合的目标跟踪方法,课题来源于国家自然科学基金项目“一类复杂系统中无源化近似自适应逆控制研究”。目标跟踪在军事领域占据着重要位置,只有可靠且精确的跟踪才能有效的对目标实施打击。针对目标不同的机动水平,研究了相应的机动目标模型和滤波算法。当目标做轻微机动时,将机动加速度看作噪声采用扩展卡尔曼滤波(EKF)可以得到很好的跟踪效果。当目标做大的机动时,可以采用自适应的变维滤波器(VD)和交互式多模型(IMM)算法。仿真表明,对于大机动目标,IMM算法可以获得更好的跟踪效果。由于红外传感器只能获得角测量信息,在直角坐标系下子跟踪系统不稳定,抗干扰能力差。本文在对分布式融合模型和航迹融合算法研究基础上,设计了一种基于加权航迹融合的雷达/红外部分反馈分布式航迹融合模型。并给出了相应的滤波算法和航迹融合方法。仿真结果表明,与无反馈模型相比,该模型大大提高了局域融合的精度,同时增强了系统抗干扰能力。在对引入径向速度测量后雷达跟踪性能进行分析的基础上,提出了一种基于测量信息组合优化的雷达/红外分布式融合方法。该方法将包含速度信息的观测量进行分离组合,构成红外传感器的伪测量向量,真正实现了信息的优势互补,有效利用。仿真结果表明,与无径向速度测量的融合模型相比,本文所提出的方法不仅提高了红外子跟踪器的局域融合效果,而且明显地改善了全局融合估计精度。