指挥系统是现代各平台实施指挥控制的重要支撑,多源数据融合识别则是为指挥决策时提供数据支持。多源数据融合技术随着科学技术的不断发展而日趋成熟,被广泛运用于多个领域。不同的系统所处背景不同,拥有不同的结构及需求,使用的数据融合模型及技术也就存在不同。本文首先对多源数据融合识别原理、功能模型及关键技术做了简要介绍,然后针对本文系统需求及地面数据的特点,对多源数据融合识别中的数据关联和目标识别两个方面进行研究。主要研究内容如下:(1)系统方案分析。本文所研究的系统需要对各数据采集分析平台传送的量测信息进行数据融合处理,得到目标类型信息及行进路径信息。分析常见的几种数据融合结构,选择集中式融合结构设计系统方案,并应用数据关联技术与目标识别技术完成系统功能要求。(2)基于速度方向的数据关联方法研究。数据关联的作用是确定量测信息与目标的从属关系,对报文信息进行数据预处理,即进行空间对准与时间配准,使数据处于同一参考标准之下,为数据关联计算提供数据支持。针对多运动目标易出现路径密集、路径交叉的问题,提出基于速度方向的最近邻域数据关联方法,实现准确数据关联,为目标识别打下基础。(3)基于证据支持水平的目标识别方法。目标识别是对某一个目标的所有数据进行分析计算,确定目标身份。针对经典D-S证据理论的证据冲突问题对融合结果有极大影响的现象,提出基于证据支持水平的目标识别方法,减弱证据冲突性对融合结果造成的影响,提高融合结果的正确性。(4)系统软件设计。依据系统需求,设计通信、数据库支持、数据关联及目标识别5个功能模块,完成从接收多个数据采集分析平台报文、量测信息与目标关联到目标身份判断等多个功能。设计人机交互界面,观察数据关联与目标识别结果。(5)实验分析。利用系统实验平台对地面多源数据信息进行数据关联、目标识别处理,分析实验数据。通过对比实验,验证了本文方法的可行性。