由于受环境复杂性、目标多样性和高速高机动性等特性的影响，现有针对非合作目标的检测识别跟踪融合理论方法难以高效支撑实际工程应用需求，从而使得对非合作目标的检测识别跟踪方法研究依然是多平台合作目标跟踪系统中的研究热点和难点。本项目以多合作目标平台跟踪系统为对象，重点开展如下主要内容研究：1）多平台合作目标系统姿态估计与协同非合作目标信息获取方法；2）多平台传感器系统协同目标检测识别的信息融合方法；3）复杂环境下单平台目标系统的非合作目标跟踪估计方法；4）复杂环境下多平台合作目标系统的协同跟踪融合方法；5）多合作目标平台系统对机动非合作目标的协同跟踪融合方法。创新性的提出和建立“工程Kalman滤波（EnKF）”和“工程信息融合”概念，为传统Kalman滤波在实际工程中差的应用能力改善研究提供了一个有效的思路和基础。同时，大量数值计算方法、自适应滤波技术和非线性方法的高效集成组合研究也使得非合作目标的跟踪融合方法性能提高成为可能，并且一些新的原理和问题被揭示以及一些重要的理论和结论被相继建立。本项目开展的研究工作和所取得的研究成果进一步丰富和完善多平台合作目标系统对非合作目标的跟踪信息融合理论方法体系，并可为相应理论成果的工程化应用研究提供一些新的观点、解决方案以及进一步的研究方向。录用和发表高质量学术论文24篇，其中SCI论文9篇（包括IEEE 汇刊论文4篇），申请发明专利9项（其中已授权2项）。