Este documento aborda el problema de seguimiento de objetivos mediante fusión de múltiples sensores basado en la máxima mezcla de correntropía en entornos de ruido no gaussiano utilizando exclusivamente mediciones de Doppler. Dado que las mediciones de Doppler son no lineales, se construye un modelo de regresión lineal estadística utilizando la transformación no lineal. Luego, se desarrolla un modelo de medición centralizado y se determina la correntropía de mezcla, que contiene las estadísticas de orden superior de la predicción del estado y el error de medición causado por el ruido. A continuación, se propone un filtro de fusión robusto maximizando el costo basado en la correntropía de mezcla. Para mejorar la estabilidad numérica, también se derivan el filtro de información y la versión correspondiente de raíz cuadrada. Además, se analiza el rendimiento del algoritmo propuesto y se discute la selección del ancho del núcleo. Se realizan experimentos utilizando datos simulados y software de conducción automática. Los resultados muestran que el rendimiento de estimación del algoritmo propuesto es mejor con respecto a los valores atípicos y el ruido gaussiano mixto que el de los métodos tradicionales.