数据融合是对多源信息进行处理的一门综合性学科。它的产生、形成与发展,是现代科学技术特别是高新技术迅猛发展的产物。其研究目的是如何通过综合多数据源的信息获得比依靠任何单个信息源更加准确和更加确定的估计与推理。数据融合的关键技术,在国防、民用多个领域有广泛的应用,是本文研究的主题。异类传感器数据融合是多传感器数据融合技术的一个重要而又困难的研究课题,一直以来受到领域专家的普遍重视。本文总结了多传感器数据融合理论和方法的最新进展,在此基础上讨论了异类传感器数据融合的主要问题。本文着重针对雷达和红外传感器的特点,从不同角度研究了基于雷达和红外传感器的多传感器数据融合技术。由于数据融合处理过程较为复杂,所以先做传感器数据预处理。对于异类传感器的系统误差配准技术,提出了一种基于广义量测函数的最大似然异类传感器误差配准算法,改进了融合和跟踪的精度,并通过仿真验证了算法的有效性。本文重点解决了异类传感器系统的数据融合问题,在密集杂波环境下,提出了基于雷达与红外传感器的数据融合算法,并通过仿真对算法进行了验证。最后在Nardone S C和Hammel S E等人关于二维空间匀速运动目标可观测性研究的基础上,针对二维空间匀加速运动目标,分析了目标观测值和目标运动状态之间的关系,从而从可观测性角度,对单被动红外传感器,采用测量站机动的方法,获得目标可观测信息。