随着现代战场环境的显著变化,杂波、干扰信号,目标机动性、密集性,目标平台多样性,目标低检测率和高虚警率等问题,使得多目标跟踪系统设计愈发困难。本文基于实际的项目背景,将多个低成本小型雷达组成分布式网络化探测系统对多目标进行跟踪,要求对探测系统的结构和建模进行研究设计。通过对现有跟踪理论和多传感器信息融合技术的深入分析,本文主要研究了多目标跟踪五方面的关键技术：目标起始、数据关联与跟踪维持、航迹关联以及航迹融合。首先,针对杂波环境下快速目标航迹起始问题,分析现有的几种常见航迹起始算法,研究一种基于通用模型航迹的起始算法。该算法是在普通航迹起始模型的基础上,增加了一级中间航迹,采用一阶多项式外推、卡尔曼滤波外推,剔除虚假航迹、分裂航迹。仿真结果表明,该算法比一般的逻辑算法设计灵活性更强,虚假航迹起始率也明显下降。其次,针对杂波环境下多个机动目标的数据关联及跟踪维持问题,研究交互式多模型联合概率数据关联(IMM-JPDA)。IMM算法是一种应用非常广泛的机动目标跟踪算法,但其在密集杂波环境下的跟踪性能会大打折扣；JPDA算法能很好的处理密集杂波环境下的多目标跟踪问题。因此,将两种算法有机结合得出IMM-JPDA算法,这种算法虽然获得了前两种算法的优点,也继承了计算量庞大的缺点。本文研究一种改进的IMM-JPDA算法,此算法能在不影响跟踪性能的情况下,有效的的减少计算量。接着,针对分布式多目标跟踪系统的航迹关联问题,将目前广泛应用的加权算法、修正算法、独立序贯、最近领域、K近领域、模糊双门限、灰色算法7种航迹关联算法进行了仿真对比,分析了在不同仿真环境下,各种算法的优劣。最后,采用分布式结构将来自不同传感器的航迹进行融合,在对当前国内外广泛研究的简单凸组合融合算法、Bar Shalom-Campo融合算法、无反馈的最优融合算法进行理论研究与论证后,选用相对性能较好的无反馈最优融合算法进行仿真分析。通过对模拟航迹的融合仿真,显示了此算法的可行性,并有效提高了系统的跟踪精度。