多传感器多目标跟踪是数据融合的典型应用，已成为信息时代网络中心战的关键支撑技术，引起了学术界和工业界的广泛关注。现有融合系统测重于处理随机噪声，在工程实践中难以适应系统误差、随机噪声、虚警、漏报等干扰因素共存的复杂环境。在实际应用中，复杂的干扰因素，特别是系统误差会导致目标位置信息不可靠，易诱发航迹关联出错；而错误的关联判定又将影响对系统误差的可靠估计与补偿。本论文针对现有融合系统在实际应用中难以稳定工作的问题，重点从相互耦合的系统误差估计模块与航迹关联模块入手，开展应用基础理论及算法研究，主要工作包括以下三个部分：第一，复杂环境下航迹关联性能解析预测。推导了包含系统误差的复杂环境下全局最近邻航迹关联算法关联正确率的解析表达式，揭示了关键场景参数（主要包括：系统误差、随机噪声、虚警密度、目标密度）对关联性能的影响机理。仿真实验结果与解析预测结果基本吻合。第二，针对系统误差估计在复杂环境下出现的性能衰退问题，提出了一系列系统误差的稳健估计器。具体而言，为克服前级错误关联的影响，提出了基于最小中值平方的系统误差估计器；进而，在分析错误关联野值特征的基础上，提出了最小分位平方估计器，进一步提升了系统误差估计对错误关联的容忍能力；为克服目标密集或传感器密集场景引发的病态性，提出了基于有界变量最小二乘的系统误差估计器，增强了估计结果的数值稳定性；最后，提出了有界变量最小中值平方估计器，可处理错误关联与病态性共存的复杂场景。第三，针对存在系统误差的复杂环境下的航迹关联问题，从两个角度开展抗差航迹关联算法研究。首先，从抑制错误关联影响的角度，提出了单起始稳健迭代算法，在系统误差估计模块与航迹关联模块交替迭代过程中，使用对错误关联不敏感的系统误差估计器，有效抑制了错误关联的负面影响；之后，在航迹关联“无真值”评估的基础上，引入了一致关联数的概念，提出了基于一致关联数最大化的航迹关联准则及相关算法，降低了稳健迭代过程对系统误差估计精度的敏感程度。其次，从削弱系统误差影响的角度，完善并优化了基于参照拓扑的抗差航迹关联算法，给出了参照拓扑的更为严格的数学定义及抗差性理论分析，修正了参照拓扑间的距离度量，提出了拓扑数目的概念，有效控制了参照拓扑算法的计算复杂度。仿真实验证明了所提算法的有效性。