现代战场中,目标机动性的增强、隐身技术的发展以及各类干扰技术的应用使得战场环境越来越复杂,传统的多目标跟踪技术不能够对这些情况进行有效的处理。基于以上问题,本文以数据关联技术作为基础研究了在密集杂波环境下的航迹起始和航迹维持问题,以及对机动目标的跟踪问题,提出了基于动态概率数据关联的完整多目标跟踪框架。具体的研究工作如下:1.介绍了目前常用的航迹起始方法,在此基础上提出了一种改进的一步延时航迹起始算法,提高了航迹起始的准确度。然后研究了航迹维持方法中的概率数据关联方法、联合概率数据关联方法和多假设数据关联方法并进行了分析比较。最后提出了基于一步延时航迹起始的联合概率数据关联方法,减少了对于目标先验信息的依赖,更加符合实际目标跟踪的需求。2.针对于杂波环境下的机动目标跟踪问题,研究了基于多模型的数据关联方法。针对传统匀速模型和匀加速模型存在的不足介绍了一种基于切向加速度和法向加速度模型的交互式多模型算法,能够更准确地适应目标的机动。将交互式多模型算法和数据关联算法相融合,研究了基于交互式多模型的概率数据关联方法和基于交互式多模型的联合概率数据关联方法,能够在杂波环境下对机动目标进行跟踪。3.提出了基于动态概率数据关联的目标分辨方法,建立动态队列管道将整个跟踪过程分成量测匹配阶段和管道处理阶段两个步骤,通过将航迹起始、航迹维持和航迹终止置于同一个框架考虑,构成了完整的多目标跟踪过程。最后对形成稳定跟踪的目标航迹通过交互式多模型算法中模型概率的不同来完成目标分辨。