水下多传感器系统在国家海洋技术发展规划中，尤其是在国防军事领域中发挥着重要的作用。水下多源数据融合技术更是实现目标检测的重要保障。因此，世界各国都花费了大量的人力、物力，对该技术进行理论和应用方面的研究。本文主要研究了水下多源数据融合关键技术，为水下多传感器目标检测提供了理论支持和工程实践基础。本文结合国内外水下多源数据融合系统的发展，分析了发展水下多传感器系统的必要性。首先研究了多传感器之间的时间配准技术，由于不同传感器的探测周期不同以及噪声因素的干扰，导致到达融合中心的不同传感器的量测数据的不一致。为了提升融合精度，提出了一种新的时间配准方法;其次，探讨了单站纯方位探测系统的可观测性，并介绍了几种常用的目标运动模型以及目标跟踪方法;然后对不同探测空间、不同探测维数的传感器间的航迹关联算法进行了研究，实现了目标的去重以及水下目标的初步识别;最后，对多站纯方位探测系统的目标定位进行了研究，并提出了一种纯方位目标之间的航迹关联算法。此外，对多传感器间的航迹关联结果，进行了权值分配，并对加权之后的量测结果，进行目标跟踪，有效的提升了目标跟踪精度。　　本研究主要内容包括：⑴针对异步传感器时间配准精度低的问题，在卡尔曼滤波的基础上，提出了一种新的时间配准方法，并通过仿真，与内插外推方法进行了对比，分析了两种算法的适用性。⑵研究了静止单站纯方位系统的可观测性，详细分析并研究了几种常见的目标运动模型和两种目标跟踪方法:扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。通过仿真，对比了两种方法的跟踪效果以及跟踪精度。结果表明，UKF方法在性能上具有一定的优势，更适合于水下纯方位目标的跟踪。⑶针对异类传感器在多目标情况下航迹关联的需求，提出了一种基于统计双门限的异类传感器航迹关联技术，该方法首先对点迹的关联门限进行了近似计算，然后对航迹关联质量进行了管理。仿真结果表明，该算法有效地提升了在目标轨迹交叉、分岔情况下的关联正确率。同时，实际实验结果也证明了该方法的有效性，并可以实现水下目标的初步检测。⑷通过深入分析多站纯方位探测系统对目标的定位问题，在Hough变换的基础上，提出了一种纯方位目标的航迹关联算法。仿真和实验结果表明，该方法在目标作直线运动的情况下，可以实现目标之间的关联，为多站纯方位探测系统的定位提供了理论依据。⑸介绍了具有不同探测误差的传感器在探测时的加权分配准则，并且在UKF的基础上，分析了有源、无源探测传感器对目标的协同跟踪技术。仿真结果表明，经过加权之后的跟踪结果，其精度要明显高于单个传感器的跟踪精度。