该学位论文首先综述了机动目标跟踪理论的基本原理、主要研究内容和已经取得的主要成果,同时也对多传感信息融合技术的基本原理及结构模型做了介绍;然后叙述了该文研究的背景.接着,还介绍了机动目标跟踪领域的主要研究方法,给出了几种常见的机动目标运动模型、跟踪门设计方法,以及常用的数据关联技术等.在此基础上,作者对相关的问题进行了深入细致的研究,取得了以下成果:(1)为了提高杂波环境下跟踪强机动目标的精度,提出了一种新的基于期望极大化(EM)算法的机动目标状态估计方法.(2)在混合系统参数估计问题中,交互式多模型算法是一种比较有效的求解方法.但是当系统机动模式较多时,模型集中的模型数目也随之增加.针对模型集过大导致的参数估计精度下降的现象,提出了一种改进的多模型算法,并将该算法应用于系统噪声辨识.(3)针对分布式多传感信息融合系统中来自不同传感器的局部航迹的异步性,提出了一种异步航迹关联方法.(4)将序列概率比检验(SPRT)和期望极大化(EM)算法相结合,提出了一种解决杂波环境下目标跟踪起始与终止问题的新方法.(5)深入研究了杂波环境下多目标跟踪起始算法.针对传统的基于逻辑的跟踪起始算法存在的弊端,分别提出了基于一步延迟思想和多假设思想的跟踪起始算法.