最近20年全球的航空运输业发展得非常快，航空公司的规模日益壮大，为改善繁忙的机场的场面监视能力，场面监视雷达是机场区域合理规划地面交通管制的一个有效工具，在国内外大型机场的运行中得到了广泛的应用。本论文是基于某场面监视雷达仿真平台进行研究的，该项目中的数据处理模块在整个系统中起着承上启下的作用，本文主要对数据处理系统中的关联、滤波以及当目标发生机动时的相关算法进行设计仿真。首先，本文介绍了干扰环境下的目标跟踪问题，这就需要讨论数据关联问题，本文对数据关联的经典算法分别进行了介绍，总结出各自的优劣所在，重点对JPDA算法进行了详细的分析以及应用仿真。其次，本文详细阐述了目标跟踪系统中常用的经典滤波方法。由于UKF缺乏在线调节能力，无法跟踪突变状态。为了克服UKF缺陷，本文基于衰减记忆滤波的思想和强跟踪滤波器（STF）理论，提出一种改进的基于衰减记忆滤波的MA-STUKF算法，并通过仿真实验验证了该改进算法可以对目标突变状态进行较好跟踪，提高了对目标状态估计精度。最后，由于现实中目标运动的复杂性和不确定性，不可能用精确的数学形式表示，所以很有必要采用IMM算法。由于IMM算法充分利用模型信息对各滤波器的输入、输出进行了加权综合，IMM算法比单一模型的滤波算法具有更好的跟踪效果。本文利用UKF算法和马尔科夫参数自适应技术对IMM算法进行改进，提出将IMM与UKF有机的结合起来，为解决机动目标的非线性滤波问题提出了新的思路与方法，标准IMM算法模型转移概率是先验确定的，本文在IMM-UKF算法的基础上提出模型转移概率自适应调整算法，利用后验信息修正先验信息，使模型转移概率的分布情况更符合实际。