目标跟踪与数据关联技术是被动多传感器数据融合系统的重要研究课题,由于其在军事和民用领域所展现出来的广阔应用前景,备受国内外学者和众多工程领域专家的关注。由于被动系统存在观测非线性,缺少距离信息,低信噪比以及高虚警率等问题,这给被动多传感器的数据关联,尤其是量测数据关联带来很大的困难。针对以上问题,本论文重点对被动多传感器量测数据关联方法展开研究,提出了一些实时有效的新方法,具体内容如下:首先,简要介绍了本文的研究背景和意义以及目标跟踪与数据关联技术的研究现状。在此基础上,分别从量测与航迹以及量测与量测这两个方面对一些经典的数据关联算法展开研究,给出了各种算法的步骤流程,优缺点以及适用场景。其次,针对基于视线距离关联算法的不足,提出一种基于角度余切值的被动多传感器量测数据关联算法。该算法直接利用角度信息,合理构造检验统计量,通过方位角检测和俯仰角检测得到可能的候选关联集,进而采用指示函数法对候选关联集进行分析,挑选出正确的关联组合,在保证关联正确率的前提下极大地提高了关联效率。第三,针对量测数据关联中代价函数的选取问题,在被动多传感器系统的框架下提出一种改进的代价函数。与传统的基于广义似然比的代价函数不同,改进的代价函数在计算中融入了目标位置的估计方差,能够更加准确地反映量测与目标之间的相关程度。在此基础上,将改进代价函数应用于拉格朗日松弛算法中,取得了较好的效果。最后,针对被动多传感器无源定位问题,在分析比较多种最小二乘相关算法的基础上,提出一种基于距离加权的最小二乘估计算法。该算法依据伪距离信息进行加权,在保证较高定位精度的前提下,极大地缩短了运算时间。