针对分布式多传感器融合系统中, 传统的航迹融合算法未充分考虑不同传感器探测跟踪性能不同带来的航迹质量的不确定度差异, 导致融合后的航迹质量下降的问题, 提出了一种基于跟踪质量熵的航迹融合算法。首先, 构建融合中心所有局部航迹的跟踪质量熵模型, 根据熵大小排序并划分不确定度等级; 然后, 选择质量熵排序队列的航迹作为参考数列, 利用灰度理论对不同局部节点的来自同一目标源的航迹进行聚类; 最后, 将聚类后的航迹, 根据不确定等级进行分群融合, 并把不确定等级较低的航迹融合后的状态反馈至各局部节点进行局部融合。该方法提高了局部节点的跟踪质量, 增强了航迹融合的正确性, 仿真验证了该方法的可行性和有效性。