弹道导弹的跟踪精度是靶场关心的重要问题,包括实时跟踪精度和事后处理精度。提高导弹跟踪精度有两个途径:提高测量设备的性能和改进数据处理方法。文章以研究先进的数据处理方法为目标,从弹道运动特性及其在数据融合处理中的应用两方面入手,研究提高导弹跟踪精度的处理方法。弹道运动模型的建立需要利用弹道的先验特性,一般可以从目标的物理机理分析和运动特性统计两方面考虑。文章首先分析了导弹飞行不同阶段(主动段、自由段和再入段)的受力情况,分别建立适用于各阶段的动力学模型。对再入段着重考虑了非机动和机动两种情况下的模型。然后从导弹运动特性统计入手,研究了导弹的运动学建模。仿真结果表明在导弹飞行的主动段,基于CS模型(当前统计模型)的实时跟踪效果较好。由于弹道系数刻画了导弹在再入段的减速特性,不考虑重力影响时,弹道系数的变化就反映了导弹的再入运动规律。文章对弹道系数的不同模型进行了研究并利用仿真结果对模型进行了适用性比较。同时文章引入了后验克拉美-罗下界分析了EKF和UKF滤波算法对实时数据处理的效果,给出了一般性的结论。弹道运动特性在融合处理中的应用方面,文章研究了实时和事后数据处理两种情况。在实时数据融合应用方面,研究了实时数据融合处理的流程;在我国现有的测量体制下,针对实时融合的四种方案,基于各种模型对典型弹道的适用性分析,选取CS模型,通过仿真计算得到基于测量数据的集中式融合的综合性能是四种融合模型中最优的,该结果对实际中的数据融合提供了一个一般性的结论。在事后数据融合应用方面,针对样条约束EMBET算法,提出了一种节点自适应的优化选取算法,仿真证明了该方法的可行性;同时将动力学模型应用于事后融合,得到了基于动力学模型约束的融合处理方法。本文的研究可为工程应用提供理论基础与实践依据。