随着无人机相关技术的发展，由于无人机的飞行特性对于复杂的跟踪环境有着先天的优势，通过无人机去执行跟踪任务得到了越来越多的专家学者的关注，而多无人机协同跟踪问题也是无人机跟踪问题的一部分。本文中通过建立基于主动感知的闭环求解框架和分布式的通信结构，对目标状态融合问题和无人机航迹优化问题进行了分析研究。
　　在基于主动感知的闭环求解框架中，确立了整个跟踪任务的执行流程，当任务开始时，通过任务控制中心分配跟踪任务给各个无人机，多架无人机对同一移动目标进行跟踪，各无人机之间采用分布式的通信结构，每架无人机自身为局部信息融合中心，每一架无人机将机载传感器的测量信息进行预处理之后，得到目标与无人技之间的相对方位和距离等测量信息，在自身使用这些信息的同时，通过通信网络将这些传感器信息传输给相邻的在通信范围内的无人机节点上。通过目标状态融合得到此刻的最优目标状态融合估计，以及下一刻的目标状态信息预测，将这一组预测信息输入到航迹优化的模块，使得航迹优化部分能够得到下一步无人机需要到达的一个合适的时间与空间位置，从而能够更好的通过机载传感器对目标进行状态观测，完成了整个求解框架的闭环结构。
　　在目标状态估计融合这一模块中，将扩展卡尔曼滤波(EKF)和信息滤波相结合，对局部信息融合节点的信息进行融合滤波处理，这些信息大致分为三种，分别为自身的机载传感器测得的目标量测信息，通过目标初始位置和运动模型等先验知识推算得到的目标预估信息，以及通过通信链路获得的其他节点的目标状态测量信息。最终，通过这一模块的处理输出持续、精确的目标状态信息，用于整个跟踪任务。
　　最后，在航迹优化模块中，通过使无人机和目标之间始终保持着某一安全距离，并且无人机不断改变航向角在目标上空盘旋飞行，从而得到一个更优的时间、空间位置，测得更好的目标信息，完成航迹优化的任务。