数据融合技术是当前科学研究领域的一个重大课题,其研究目的是如何通过综合多信息源的信息获得比依靠单个信息源更加准确的估计和推理。态势估计属于数据融合中的二级融合,它主要在一级融合的基础上,通过对数据的分析推理,对战场上敌方、我方及战场环境等综合情况和事件的定量或定性分析,识别敌军的行为模式,推断敌军意图,并对临近时刻的态势变化做出预测。本文主要对态势估计中的目标编群和对敌意图识别做了深入研究。主要研究内容如下:1.建立了态势觉察、态势理解及未来态势预测三级态势功能模型,并详细分析了各部分要实现的功能;在对众多态势估计推理框架描述的基础上,针对对敌意图识别提出了一种基于模板匹配的态势估计模型;2.描述了态势觉察问题,对态势觉察中的事件检测和目标编群这两个重要方面做了分析,进一步完善了事件检测中的知识表示方法;提出了一种多相似性加权测度的目标编群方法,加强了目标辨别能力,降低了错误编群的概率。3.讨论了态势估计中的意图识别问题,对意图识别推理中的态势知识库和事件关联做了分析,进一步研究了意图识别的匹配推理框架,提出了一种基于D-S证据理论的意图识别模板匹配方法,并以实例说明了该方法识别判断目标意图的可行性。