随着现代武器战术性能的提高以及电子干扰技术的发展，多目标跟踪技术在国防领域得到广泛的应用。数据关联是多目标跟踪最困难也是最核心的技术之一，决定着多目标跟踪的整体性能，因此受到国内外学者与工程专家的高度关注。本文研究了最近邻算法、概率数据互联算法、联合概率数据互联算法、交互式多模型概率数据关联算法等经典的数据关联算法。针对联合概率数据互联算法在跟踪目标数目与回波数目增多时计算量爆炸的问题，给出了三种解决方案：给出了改进的快速数据关联算法，避开联合关联假设事件的产生，缩小公共回波的权值，扩大非公共回波的权值，从而保证了跟踪的性能，避免了计算量的迅速增长；在传统跟踪波门的基础上，引入方向跟踪门，减少有效回波的个数，从而减少联合概率互联算法的计算量；采用最大熵模糊聚类算法实现数据关联，并对权值的再分配问题进行研究；最后通过仿真验证了算法的有效性。