混合目标由点目标、扩展目标和群目标构成。点目标至多产生一个量测,扩展目标可产生多个量测,群目标能产生多个量测且其子目标之间具有依赖关系。通常使用多传感器对混合目标进行跟踪估计,从而获得多组估计航迹。此时,对多组估计航迹的融合变得尤为重要。本文主要内容如下:（1）基于OSPA（2）距离和联邦滤波器的多传感器估计融合算法。多传感器条件下,目标跟踪过程一般会产生多组估计航迹,对多组估计航迹的关联便成为目标估计融合的关键问题。本文通过OSPA（2）距离计算任意局部航迹集间的距离,不同点目标航迹的OSPA（2）距离大于设定的阈值,而同一点目标航迹的OSPA（2）距离最小,以此判断属于同一点目标的航迹集,然后采用联邦滤波器融合算法对属于同一点目标的航迹集进行融合。（2）基于Gibbs-GLMB和联邦滤波器的混合目标估计融合算法。群目标具有多个量测,且其子目标之间的距离相对接近,这为混合目标的估计融合带来困难。本文首先使用图理论中的邻接矩阵对可分辨群目标动态建模,并引入形变概念,采用有限混合模型方法对扩展目标动态建模。然后通过Gibbs-GLMB算法对混合目标的状态和个数进行估计。最后提出一种动态检测的联邦滤波器融合算法对混合目标状态估计进行融合。（3）基于等效量测的混合目标估计融合算法。不可分辨群目标与扩展目标在结构特点上难以区分,这使得包含点目标、扩展目标和不可分辨群目标的混合目标估计融合问题变得复杂。本文首先给出不可分辨形变群目标的图理论模型、形心和上、下边界点的计算方法。然后定义不可分辨形变群目标的形状参数,并通过等效量测方法对形心和上、下边界点进行估计。最后采用动态检测的联邦滤波器融合算法对点目标、扩展目标和不可分辨形变群目标的形心以及其上、下边界点进行融合。