无线传感器网络由部署在特定区域内的大量传感器节点组成,节点能够及时感知、采集和处理数据,并以单跳或多跳的方式进行通信。数据融合技术作为无线传感器网络的核心技术,是利用计算机对按时序获得的若干观测信息,在一定准则下加以自动分析、综合处理,以完成所需的决策和评估任务。本文以雷达对空中移动目标采集到的数据为研究背景,对其进行数据融合的研究。雷达对空中移动目标所采集到的数据具有下述特点:雷达采集的数据是以自身坐标为中心的极坐标形式表示的,不便于直接计算运动轨迹;数据可能会存在较大误差;数据由于时空上的相关性会产生冗余。针对上述问题,本文提出一种自适应加权数据融合算法,对多部雷达采集到的数据进行融合处理,以提高空中移动目标实时运动轨迹的精度。首先,由于雷达对空中移动目标采集到的数据是以自身坐标为中心的极坐标形式表示的,为了使雷达采集到的数据与融合中心的数据达到一致,本文对雷达数据进行了预处理,以得到目标的三维空间坐标。其次,针对雷达所测数据可能会带有较大误差,本文提出一种数据间支持度矩阵估计融合算法以去除误差较大的数据,为下一步自适应加权数据融合做准备。再次,在对目标运动轨迹进行估计时,由于时空相关性会产生冗余数据,鉴于此,本文提出一种自适应加权数据融合算法,对数据进行时空上的融合处理,以得到最优融合估计值。最后,利用Matlab仿真软件对本文提出的自适应加权数据融合算法进行建模与仿真,由仿真结果可以看出,该算法能够得到较准确的实时测量数据,实现高精度的空间目标运动状态的实时估计。