在现代战争中,增加对作战空间的感知,必然大大提高观测、定位、决策和行动的能力。这不仅需要不断提高单个传感器节点的信息获取能力,更为重要的是将多个传感器的信息进行共享以极大提高战场信息感知能力。多传感器数据融合就是把多个相同或不同类型的传感器所提供的局部观察量加以综合,消除数据之间的冗余和矛盾,利用数据互补,形成对环境的相对完整一致的感知描述,从而提高智能系统决策的快速性和正确性,以及规划的科学性。本文所做的主要工作包括：1.对航迹提取问题进行研究。本文在了解基于直观法的航迹提取算法、基于逻辑法的航迹提取算法和基于修正逻辑的航迹提取算法的基础上,提出了一种基于二次曲线拟合外推修正逻辑法的航迹提取方法。2.对航迹相关问题进行研究。本文在了解基于模糊数学的航迹相关算法、基于神经网络的相关算法、基于支持度或相似度(距离)的相关算法的基础上,提出了基于图论的航迹相关方法。3.对偏差消除问题进行研究。本文考虑的问题涉及的是不等步长的情形,且涉及算法的实时性,故无法直接使用基于贝叶斯滤波算法的偏差消除方法、基于卡尔曼滤波的偏差消除方法和基于粒子滤波的偏差消除方法。本文设计了一种简单实用的基于距离加权平均的内插去噪法。4.对航迹融合问题进行研究。本文通过对基于关系矩阵的多传感器数据融合法、数字滤波算法、加权融合估计算法的学习和理解,设计了基于雷达精度的加权融合估计算法。5.给出了仿真系统设计、程序实现、主要功能、实施方案和实施结果,实验结果表明系统能够实现有效的航迹融合和预测,对目标的跟踪打击效果较好。