网络化雷达通过广域分布的多雷达站点,实现目标的有效探测,具有目标观测视角多,目标量测值数据充足等特点,是当前国内外研究的前沿热点问题。传统网络化雷达往往将目标检测与跟踪过程单独对待,且无差别利用各雷达站点的全部量测值数据,面对复杂目标探测态势下,固化的检测参数配置、各雷达站点良莠不齐的量测值数据,容易造成有效量测信息缺失,及量测信息冗余,降低了网络化雷达探测性能。目标跟踪是网络化雷达的重要功能之一。通过对网络化雷达进行量测信息精细化处理和目标多观测视角优选,可有效提升空间分集增益,提高量测值数据使用效率,改善目标跟踪性能。本文针对网络化雷达目标跟踪的联合参数调整、量测值数据筛选两个方面进行了理论研究、方法分析和仿真实验验证等工作,本文的主要创新如下:1.提出了基于联合检测跟踪参数调整的网络化雷达目标跟踪算法。通过在雷达系统检测与跟踪之间建立信息反馈闭合环路,实现联合参数调整,动态调节检测门限及过门限量测值,避免了传统雷达将检测与跟踪独立处理所造成的性能损失,提升了网络化雷达目标跟踪性能。2.提出了基于矩阵稀疏分解的同步网络化雷达量测筛选策略及目标跟踪算法。通过多站点回波量测值数据协方差矩阵的稀疏分解,实现了量测值的有效筛选,避免了针对低可信非被选量测值的复杂信号处理过程,降低了系统计算复杂度,提高了网络化雷达目标跟踪时效性,改善了网络化雷达目标跟踪性能。3.提出了基于量测信息互补的同步网络化雷达量测筛选策略及目标跟踪算法。通过联合考虑网络化雷达各站点量测信息与不同站点量测值间的互补,实现了量测值有效筛选,提升了网络化雷达目标跟踪性能。4.提出了基于量测信息互补的异步网络化雷达量测筛选策略及目标跟踪算法。考虑异步网络化雷达各站点的不同扫描周期,实现了量测值有效筛选,提升了异步网络化雷达的目标跟踪性能。本文所提方法均通过仿真实验进行验证。实验结果表明,所提方法可有效提升网络化雷达目标跟踪性能。