随着中国航天事业的快速发展，需要研究天基目标探测技术实现卫星交互的探测、空间飞行器对接试验和防护空间碎片袭击等等技术。而多传感器能带来更多有用的信息，提高目标识别的成功率和跟踪的精度。　　本文根据目标跟踪系统的需求，研究和设计了包含图像融合、滤波预测、轨迹关联、轨迹融合在内的多传感器融合方案，以及相应的硬件系统进行仿真验证。增加信息冗余度，提高识别率和跟踪精度。　　算法上分三个方面对整个数据融合技术做了比较全面的研究：　　图像融合技术属于数据级融合，介绍了小波金字塔图像融合算法及其工程实现，并给出了融合方法以及融合结果，融合图像具备各波段的特征信息。　　分析了卡尔曼滤波器的算法特性，并设计卡尔曼滤波器的各种模型和自适应滤波的实现。卡尔曼滤波对于目标运动过程中的过程噪声和测量过程中的测量噪声都有效果。使用卡尔曼滤波处理各传感器的测量数据经图像处理算法给出的目标的角度信息，得到目标原始运动轨迹的近似，提高对目标角度测量的精度，预测目标下时刻的运动状态。　　介绍了轨迹关联、轨迹融合算法，并对不同的轨迹融合算法进行了比较，给出了各自对应的算法仿真结果，主要涉及Bar-Shalom-Campo和最优分布式估计融合算法。轨迹融合算法有助于进一步提高目标角度测量的精度。文中给出了轨迹条数与角度测量误差之间的关系。　　根据实际需要设计了一个包含三个图像传感器的目标跟踪系统，利用红外探测器和可见光探测器对目标进行双波段探测，对其数据进行融合和决策，控制二维伺服单元实时跟踪，并保持和多个上位机通信。利用三个传感器的特点设计了不同阶段的工作流程以及融合策略。该系统充分利用多传感器的特性进行信息融合，在实际的应用中取得了良好的效果。