目标定位与跟踪是侦察与防空作战系统的重要环节之一,高效、可靠、准确隐蔽地对目标进行定位以及目标运动要素的解算与实时估计,从而秘密地完成行动策划和实施对目标的突然打击,是未来侦察与防空作战系统发展的必然趋势。在现实战场环境下,对目标进行定位与跟踪时,观测传感器易受到外部环境因素的影响,以及自身探测能力和可能主动采取的相关战术策略的制约,观测站测得的目标数据存在不完全量测现象。在不完全量测制约下,如何整合单个(多个)观测站的测量信息,对三维空间中的目标实现准确定位与高精度实时跟踪,对提高侦察与防空作战系统的作战能力及战场生存能力,具有重要的现实意义。本论文针对上述问题,所做工作及创新点如下：(1)在不完全量测下,依据测量信息缺失情况,建立了六类(共九种)双观测站目标定位模型,给出了计算目标定位参数的解析表达式,分析了目标定位精度。首先,依据空间定位几何原理,根据测量信息缺失的具体情况,将双观测站定位方式分为六类。其次,运用双观测站协同定位的思想,建立了每种方式的定位模型及求解方法,根据误差传递理论,分析了每种定位方式的定位精度。最后,分别对每种情况进行仿真验证分析,给出了相应的目标定位精度CEP曲线。(2)在不完全量测三维空间目标定位研究的基础上,给出了静止双观测站目标跟踪算法及其评估准则。首先,基于静止双观测站协同定位的思想,推导了九种情况下量测噪声协方差计算公式。其次,依据Kalman滤波原理,建立了不完全量测下静止双观测站的目标跟踪算法。最后,对每种情况进行了蒙特卡罗仿真,分别给出了笛卡尔坐标系下和球坐标系下的目标跟踪误差曲线。仿真结果表明,目标跟踪误差曲线渐近收敛且接近于理想的CRLB,具有较高的跟踪精度。(3)在不完全量测静止双观测站目标跟踪算法的基础上,给出了运动双观测站(其中一个静止,一个运动)的目标跟踪算法。首先,根据当前时刻目标的滤波估计值,得到下一时刻目标定位的预测CEP,根据预测CEP的梯度得到运动观测站下一时刻的运动方向。其次,依据观测站运动速度及方向确定下一时刻观测站的位置,建立运动双观测站目标跟踪递推算法。最后,以两个观测站距离信息均缺失和测得低精度方位角两种情况为例,对其分别进行了蒙特卡罗仿真,给出了目标跟踪误差曲线。与静止双观测站目标跟踪误差曲线及理想的CRLB曲线相比,结果表明,相同仿真条件下,运动双观测站目标跟踪算法的跟踪误差比静止双观测站的跟踪误差要小,目标跟踪精度更高,更接近于理想的CRLB。