在21世纪高技术信息化、现代化的战争中，远程空空导弹采用传统单一传感器制导模式的导引头已很难满足对目标准确探测和跟踪的要求。而复合制导能够充分有效利用多传感器的优势，提高对目标识别、捕获、跟踪能力，实现对目标进行精确的打击。信息融合技术是雷达和红外导引头复合制导的关键技术之一，本文对数据预处理、数据融合和数据关联等技术进行了研究。在数据预处理问题上，对雷达和红外测量系统的时空配准及野值剔除方法进行了研究。采用时空配准方法使两个传感器的时间序列保持同步一致，并使用莱特准则及模板卷积的方法对传感器量测产生的野值进行有效判别和剔除，提高了系统的跟踪精度。在数据融合问题上，复合导引头在信息融合时，采用扩展卡尔曼滤波方法将非线性系统线性化处理，使系统简化，而雷达和红外复合导引头具有强非线性时采用EKF方法易导致性能发散。针对雷达和红外复合制导融合跟踪中非线性估计问题，提出了基于UKF的雷达／红外分布式融合算法，该算法是在加权航迹融合方法的基础上选用非线性滤波的无迹卡尔曼滤波对目标进行状态估计，仿真结果表明该算法可有效避免滤波发散，具有较好的收敛性和融合精度。针对雷达和红外复合制导非线性观测系统跟踪机动目标由于跟踪环境复杂多变存在跟踪滤波发散问题，提出了基于IMM-UKF的雷达／红外融合算法，在基于UKF的雷达／红外分布式融合算法的基础上引入多模型IMM算法对机动目标跟踪，仿真结果表明该算法能有效提升复合制导系统对机动目标的跟踪性能。在数据关联问题上，针对概率数据关联算法和联合概率数据关联算法在杂波环境中跟踪目标时由于干扰造成滤波估计值严重偏离目标真实值的问题，提出了在线自适应加权修正算法，对数据关联算法跟踪滤波中的组合新息进行在线修正，仿真结果表明该修正算法能使滤波估计值更逼近目标真实值。