航迹关联和目标跟踪是数据融合处理领域中非常活跃的一个课题，涉及众多学科，在军用、民用领域都有着很重要的应用。本文主要对多传感器数据融合系统中的航迹关联和目标跟踪进行了研究。 文中讨论了联合概率数据互联算法(MSJPDA)和近似联合概率数据互联算法(AMSJPDA)，AMSJPDA对MSJPDA中聚的概念作了重新定义，使得聚中的目标数不会太大，从而构造的互联假设事件数也就相应减少。文中分析了这两种算法的复杂性，AMSJPDA有效地降低了计算复杂度，提高了大批次日标情况下关联的实时性。 对于在密集杂波干扰环境中的众多量测与目标航迹关联的不确定性，文中将模糊推理与卡尔曼滤波算法相结合，将位置差和速度差作为模糊推理的输入，选择合适的模糊规则数和隶属度函数，实现了多目标的跟踪，降低了计算量，而且基本满足多目标跟踪的精度。 针对技术侦察数据具有的不确定性、滞后性和模糊性的特点，文中讨论了一种对模糊数据进行关联的方法，给出了观测数据的模糊集，提出了用模糊逻辑进行数据关联的方法，推导出观测数据与航迹关联的判断隶属度，该方法对于具有不确定性和模糊性的观测数据，可以实现粗关联。