分布式雷达系统是一类新兴的网络化雷达系统,又可以称为分布式雷达网络系统。它利用其广散分布的雷达节点并以网络的方式将各个节点联合工作,从而形成了一个能够多节点协同工作,具备高度空间复用性和系统稳定性的整体系统。雷达网络系统内部的各个雷达节点既可以作为独立雷达站对目标进行探测跟踪,还可以由通过系统中心的调度管理与其他子节点进行合作,对特定空域甚至是全空域进行覆盖照射,实现更精准更大范围的目标搜索。该系统下的目标跟踪过程主要包括各局部雷达节点对量测数据进行初步的滤波处理以及多个节点之间的数据融合。局部节点内部的跟踪算法选择取决于当前的系统环境,而数据融合算法的选择则对目标最终的状态估计有着重要的影响,本文对以上两者都进行了一定的研究探讨。且分布式雷达网络的结构特点使得其十分依赖于雷达系统中心对各个局部节点的调度和资源分配,在系统资源总量有一定限制的情况下,雷达系统应当根据当前任务需求以及环境变化形势,选择当前最合适的节点选择算法来对节点资源进行优化,这也是本文的一项重要研究内容。本文研究对象为分布式的雷达网络系统,对雷达网络系统的目标跟踪算法理论和应用实现进行了研究,并选用适合的数据融合结构对多个子节点进行信息融合。最后提出了一些高效且快速的雷达节点资源优化管控算法的概念与模型,设定了具体的工程环境对其进行仿真验证,具体如下:1.针对不同系统工作环境,提出了不同的跟踪算法选择方案。在纯净工作环境下（单目标单个量测数据的情况）,主要研究如何将球坐标系下的非线性量测数据转换为线性数据,并基于此提出了三种转换量测数据的滤波算法。基于工程实现的目的,还提出一种将改良后的无偏转换法和去相关转换法联合使用的算法。设计场景并用仿真软件对这几种滤波算法进行了实验,从位置估计精度和复杂度两个指标分析比较了这几种算法的表现。在复杂环境下（单个目标多个量测,其中存在杂波数据）,推导了最近邻算法和数据关联算法的理论概念,并设计场景对这两种杂波跟踪算法进行了仿真实验,验证了它们在杂波工作环境下的可实施性。2.对雷达网络系统中必定会运用到的多节点的信息融合算法进行了研究。首先介绍了集中式和分布式两种不同的数据融合算法的算法结构和各自优劣。接着主要探讨了分布式数据融合算法的原理以及公式推导,并建立简单的雷达网络系统模型来进行数据融合的仿真实验,验证分布式融合算法对目标状态估计的精度提升效果。最后确定选用分布式融合算法作为分布式雷达网络系统的多节点信息融合主体架构。3.通过搭建节点资源管控算法优化模型框架,确定了以误差协方差矩阵为基础的跟踪精度作为优化算法的迭代目标。首先以穷举算法为基础提出了基于预测跟踪精度的自适应节点选择算法,并建立两种不同的算法模型以适应不同的系统任务需求。然后提出了以贪婪算法为基础的最少节点选择算法,相较于穷举算法大幅度减少计算复杂度并保证了一定的跟踪精度。最后,由雷达方程中目标信号信噪比和衰减程度的关系,引出了基于衰减程度的节点选择算法,一种是启发式算法能够减少后期穷举法的初始节点池大小,另一种是将贪婪算法和衰减程度联合使用,使系统当前的节点的选择速度达到最快,并达到系统规定的最低精度。