多传感器信息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。态势估计是信息融合系统中的高层关键技术，C~4ISR系统提供实时态势估计辅助决策能力对适应现代化战争的重大意义是不言而喻的。本文对态势估计理论、作战态势估计辅助决策模型进行了较为系统的研究。主要研究内容如下： 1．划分了态势估计要完成的功能，建立了态势觉察、态势理解和态势预测三级功能处理模型，详细分析了该模型各级所需完成的功能；在分析态势估计推理框架的基础上，探讨了实现态势估计的推理算法；针对态势估计是在不同抽象级别上对实时信息进行分类处理的渐进式求解过程，提出了一个用于态势估计的多级分层黑板模型，该黑板模型具有良好的并行性，能够应用于大型复杂军事问题的态势估计。 2．分析了态势觉察中的事件类型，提出了基于模糊逻辑的事件检测方法；讨论了目标编群的层次结构，利用基于模糊等价关系的方法实现目标编群，提出了一种使用知识和最近邻法相结合的方法来实现群结构递增形成的算法，给出了群结构动态维护的操作算法。 3．在分析知识表示方法的基础上，重点讨论了基于模式的战场态势知识库的建立；提出了实现态势理解的一种模板匹配算法，并运用专家系统工具CLIPS实现了事件／活动、军事计划的模板表示及推理，表明了使用模板匹配来实现态势估计是有效可行的。 4．研究了计划识别理论，指出态势估计实质上是一个计划识别过程，针对Kautz计划识别方法在控制机制上的不足，深入探讨了基于规划知识图的计划识别方法；深入研究了战术智能规划的一个实例，给出了一种集成了战术智能规划系统和战术计划识别系统的态势估计模型；分析了态势估计的多代理体系结构，提出了一种基于多代理计划识别的模板匹配算法。 5．讨论了态势估计的不确定性因果推理方法，提出了D-S证据理论用于态势估计系统的信息融合方法；基于态势估计的层次结构模型，利用分层假设中的证据推理和信息传播算法，提出了一种求解态势估计问题的贝叶斯网络。并以实例说明了求解态势估计问题的过程，表明了使用这两种方法求解态势估计问题的可行性。