随着科学技术的飞速发展,战场的对抗形式也发生了转变,对数据的处理与利用逐渐成为了影响战争结果的主导因素。多雷达系统相较于单雷达系统具备覆盖区域广、数据精度高、生存能力强等诸多优点,但对于多个雷达采集数据的处理也是该系统需要解决的首要问题。多雷达数据融合技术的出现使得多雷达协同成为可能。本文针对多雷达数据融合所涉及到的相关技术进行了研究。首先,基于数据融合需求设计了归一化基准时间选取方法,并对内插外推和最小二乘这两种时间误差配准的常用方法进行分析。同时还介绍了门限过滤技术,对该技术中由于目标机动造成的关联波门尺寸变化以及不同形状波门间性能的差异做出了详细的分析与对比。其次,针对联合概率数据关联(JPDA)算法在多目标环境中计算量大的不足,基于联合概率数据关联算法的框架采用灰色关联分析模型与经验联合概率数据关联(CJPDA)算法相结合的方法提出了改进联合概率数据关联(M-JPDA)算法。该算法通过灰色关联度对关联波门内的观测进行筛选以减少关联假设,同时采用经验联合概率数据关联中的经验公式计算观测与目标的关联概率从而避免对于确认矩阵的拆分达到降低计算量的目的,对于该概率计算方法中存在的对关联波门交叉区域内观测关联概率的不合理衰减本文采用灰色关联度予以补偿。再次,对仿真过程中由于目标与搜索雷达间存在相对运动导致的不等间隔采样问题进行了定性分析。提出了一种基于迭代法求取实际采样间隔的方法,以及采用拉格朗日插值公式进行补偿的具体做法。最后,基于多雷达数据融合系统架构,利用分布式网络技术开发了分布式多雷达防空武器仿真系统。该系统包含指挥控制系统和火控系统这两部分,可仿真实现对于防区内来袭目标的分配、跟踪、打击等一系列过程,其仿真结果对于算法的验证具有重要的参考价值。