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最早的目标跟踪数据处理方法要追溯到19世纪初德国数学家高斯（Gauss）提出的最小二乘法。1795年高斯首次运用最小二乘法预测神谷星轨道，开创了用数学方法处理观测和实验数据的科学领域。这种方法经后人不断修改和完善，现在已经具有适于实时运算的形式。现代滤波理论则是建立在概率论和随机过程理论基础上的。20世纪40年代初，第一代火控雷达的诞生开始了单目标跟踪雷达数据处理发展史，当时采用的是波门式距离跟踪和圆锥扫描式角度跟踪，而在这个时期，美国学者维纳（Wiener）等人提出的维纳滤波开辟了现代滤波理论的研究领域。维纳滤波提出后就被应用于通信、雷达和控制等各个领域，并取得了巨大成功。
20世纪60年代以后，随着数字技术和估计理论的发展，出现了数字跟踪系统。在理论研究方面，卡尔曼（Kalman）等人将状态变量分析方法引入滤波理论中，得到了最小均方误差估计问题的时域解。卡尔曼滤波理论突破了维纳滤波的局限性，它可用于非平稳和多变量的场合，而且卡尔曼滤波具有递推结构，因此特别适用于计算机解算。由于这些原因，卡尔曼滤波已成为数据处理的主要技术。
70年代初，辛格等人又提出了一系列机动目标跟踪方法。70年代中期，皮尔森和柴田实等人成功地将卡尔曼滤波技术应用到机载雷达跟踪系统。
无论是主动传感器、被动传感器或侦察传感器，其对目标的跟踪大都经历了确定性参数求解、最小二乘法及其变体、维纳滤波及其推广、卡尔曼滤波及其推广、非线性滤波的应用等几个发展阶段。
（1）确定性参数求解：是早期目标回波数较小时常采用的一种方法。
（2）最小二乘法：是在得不到准确的量测及动态系统误差统计特性情况下的一种数据处理方法。
（3）维纳滤波：是线性时常系统中常用的一种数据处理方法，其统计模型是有理谱密度模型，而且是对过去的全部观测数据进行批处理，计算量很大。
（4）卡尔曼滤波：推广了维纳滤波的成果，它与维纳滤波均采用最小均方误差准则，但它与维纳滤波又是两种截然不同的方法。卡尔曼滤波可用于线性时变系统，其统计模型是状态方程和量测方程，卡尔曼滤波方程是一组递推计算公式，适用于数字计算机计算，计算量小，实时性好。
（5）非线性滤波：被动传感器的发展打破了系统为线性的约束，促进了适用于非线性系统的滤波方法的产生和发展。
随着现代战争中战场上目标密度和批次的增加，单目标跟踪已满足不了要求。因此，人们在改进单目标跟踪雷达的同时开始了多目标跟踪技术的研究。复杂环境下的多目标跟踪和数据互联问题是目标跟踪领域最复杂、最难处理的问题。
多目标跟踪的基本概念是由学者维克斯（Wax）于1955年在《应用物理》杂志的一篇文章中提出的。随后1964年斯特尔（Sittler）在IEEE上发表了一篇名为《监视理论中的最优数据互联问题》的论文，成为多目标跟踪先导性的工作。但那时卡尔曼滤波尚未普遍应用，他采用的是一种航迹分裂法。20世纪70年代初开始出现虚警存在情况下，利用卡尔曼滤波方法系统地对多目标跟踪进行雷达数据处理技术研究的文章和报告。辛格（Singer）提出的最近邻法是解决数据互联的最简单的方法，但这种方法在杂波环境下正确相关率较低。在此期间，巴-沙龙（Bar-Shalom）起到了举足轻重的作用，他于1975年提出了特别适用于杂波环境下对目标进行跟踪的概率数据互联算法。此后，雷达数据处理技术开始由单部雷达向多部雷达转变，进一步又由多部雷达向多传感器（多传感器指一个系统包括多种同类或不同类的传感器，如雷达、声呐、红外等）转变。为此，从20世纪70年代起，一个新兴的学科——多传感器信息融合（Multi-sensor Information Fusion，MSIF）便迅速地发展起来，并在现代C 3 I系统、各种武器平台上以及许多民事领域得到了广泛的应用。
在滤波理论发展的二百多年历史中，高斯、维纳、卡尔曼等人做出了重大的贡献，他们奠定了目标跟踪数据处理的理论基础。此后，国外发表和出版的雷达数据处理及信息融合方面比较经典的专著包括：1985年法里纳（Farina）的《雷达数据处理》、1986年布莱克曼（Blackman）的《多目标跟踪及其在雷达中的应用》、1988年巴-沙龙的《跟踪和数据互联》、1990年林纳斯（Llinas）与沃茨（Waltz）的《多传感器数据融合》、1992年霍尔（Hall）的《多传感器数据融合中的数学技术》、1995年巴-沙龙的《多目标多传感器跟踪原理与技术》等。
国内对雷达数据处理问题的研究是从20世纪70年代末80年代初开始的，但在随后的几年中研究的人较少，有关的参考文献也很少。直到80年代末90年代初有关这个问题的研究才逐渐多起来，出现了一大批理论研究成果。与此同时，也有几部有关信息融合和涉及雷达数据处理方面的学术专著和译著出版。有代表性的专著有：董志荣、申兰的《综合指挥系统情报中心的主要算法——多目标密集环境下的航迹处理方法》，周宏仁、敬忠良、王培德的《机动目标跟踪》，敬忠良的《神经网络跟踪理论及应用》，康耀红的《数据融合理论及应用》，刘同明、夏祖勋、解洪成的《数据融合技术及其应用》，董志荣的《舰艇指控系统的理论基础》，孙仲康、周一宇、何黎星的《单多基地有源无源定位技术》，何友、王国宏、陆大金、彭应宁的《多传感器信息融合及应用》，权太范的《信息融合神经网络—模糊推理理论及应用》等。有代表性的译著有：赵宗贵等人的《多传感器数据融合》和《数据融合方法概论》、张兰秀等人的《跟踪和数据互联》与《水下信号和数据处理》等。
总之，随着科学技术发展和学科交叉融合，特别是在军事装备发展的牵引下，目标跟踪理论还在深入发展，相关研究成果还在不断丰富之中。