由于探测设备探测能力的局限性和探测环境的不理想性，在目标跟踪的过程中，广泛存在着探测概率小于1的情况。所谓探测概率小于1是指数据发生了随机性丢失和延迟从而造成滤波量测值的丢失和延迟，即不完全量测现象。由于光电跟踪系统在目标跟踪领域有着不可或缺的地位，在光电跟踪系统不完全量测下的滤波方法的研究就具有重要的理论意义和工程实用价值。对于光电跟踪系统的特殊性，本文将不完全量测的情况分为两种:数据只发生随机性丢失和数据的随机性丢失和延迟同时发生。针对第一种情况，本文又以各通道的数据丢失是否同步分为探测概率耦合和解耦两种情况。具体的研究如下:　　 首先对于光电跟踪系统量测系统的特殊性，对光电跟踪系统进行了建模。本文在国内外研究学者成果的基础上，针对数据丢失探测概率耦合、数据丢失探测概率解耦以及数据丢失和延迟同时发生这三种情况，分别建立了模型。　　 其次，研究了探测概率耦合条件下的估计算法。利用投影定理推导出耦合条件下UCMKF的滤波算法，利用泰勒展开式线性化方程得出EKF滤波算法，并且对两者进行了仿真分析，得出了UCMKF在一定范围内的跟踪误差更小，估计性能更好的结论。　　 接着，研究了探测概率解耦条件下的估计算法，设计了UKF和EKF两种滤波器，并且比较分析了两者的仿真结果，得出UKF的跟踪性能更有优势但实时性差的结论。　　 最后，给出了基于新息修正的数据延迟和丢失同时发生的滤波器设计。对于数据延迟的情况不再默认为数据丢失，而是充分利用了延迟的量测数据，从而更大程度上减少误差。