多传感器数据融合是研究对多传感器数据进行处理的理论、技术和方法的综合性学科,它的产生、形成与发展,是现代科学技术迅猛发展的产物,在军事和民用上均有广泛的应用前景。本文以国防“十一五”海军装备预先研究项目为背景,受实际多传感器数据融合应用需求的牵引,对多传感器数据融合中的航迹相关和数据合成问题进行研究,重点针对多雷达航迹相关算法、异类传感器航迹相关算法、多雷达航迹数据动态加权平均合成算法和一维纯方位传感器量测与雷达航迹数据合成算法进行了深入的研究。1.归纳总结了数据融合的定义、基本原理和功能模型,讨论了多传感器数据融合的关键技术和分布式多传感器数据融合系统的处理流程。2.提出了一种基于传递闭包模糊聚类的多雷达航迹相关算法。针对多雷达多目标航迹相关问题,该算法利用基于模糊统计量的传递闭包聚类法,对来自多雷达的航迹数据进行聚类分析,实现多雷达航迹相关判定。首先,将来自多雷达的所有航迹构成待分类的样本集合;其次,选择航迹中的目标位置和速度信息作为模糊因素,建立各航迹对之间的模糊相似关系；进而计算模糊相似关系的传递闭包,获得等价关系；最后,利用等价关系确定航迹相关对,实现多雷达多目标航迹相关判定。该算法具有对雷达航迹误差的不敏性,适应于目标做机动、交叉运动情况下的相关判定。3.提出了一种基于B型灰色关联度的纯方位航迹相关算法。针对由一维纯方位传感器和雷达组成的异类传感器融合系统中的多目标航迹相关问题,该算法以灰色系统理论的灰色关联分析法为基础,将由一维纯方位传感器(如：红外、被动声纳)和雷达组成的异类传感器数据融合系统中的目标航迹看成是目标方位信息的时间序列,所有目标航迹构成了方位时间序列集合,对该集合元素进行灰色关联分析,计算各航迹对的B型灰色关联度,建立航迹灰色关联矩阵,并根据该矩阵确定航迹关联对,实现异类传感器纯方位航迹相关判定。该算法同样适用于同平台纯方位传感器航迹相关判定。4.提出了一种基于模糊数相似度的纯方位航迹相关算法。针对由一维纯方位传感器和雷达组成的异类传感器融合系统中的多目标航迹相关问题,该算法利用三角形隶属度函数对航迹中的方位信息进行模糊化,得到方位信息模糊量,计算不同航迹方位信息模糊量之间的相似度,形成方位信息模糊量相似度矩阵,并根据该矩阵确定航迹关联对,实现异类传感器航迹相关判定。该算法同样适用于同平台纯方位传感器航迹相关判定。5.提出了一种权值动态分配的多雷达目标航迹数据加权平均合成算法。针对在多雷达航迹数据合成的工程实践中常用的加权平均合成法,首先,分析了权值分配对合成航迹精度的影响；其次,证明了最优权值分配原则；最后,提出一种权值动态分配方法,该方法利用多雷达对相同目标跟踪的航迹信息,对各雷达输出航迹数据的精度进行动态估计,并利用动态估计的航迹数据精度,按最优权值分配原则计算权值,实现对多雷达目标航迹数据加权合成时权值的动态分配,解决了在未能准确获知雷达航迹数据精度信息,即无法进行权值最优分配情况下的多雷达航迹数据加权平均合成问题,且合成航迹数据精度高于参与合成的任一雷达航迹数据精度。6.提出了一种一维纯方位传感器目标方位量测与雷达目标航迹数据合成算法。该算法首先求出雷达与纯方位传感器探测的目标信息相对于相同坐标系下的目标方位信息,并用近似法求出方位精度；其次,用最优权值分配加权平均法对方位进行合成；最后,利用合成后的方位信息对雷达探测的目标位置信息进行修正,并将修正后的目标位置信息作为目标位置的合成结果,其合成后的航迹数据精度高于雷达的航迹数据的精度。该算法在得到合成结果的同时,给出了合成航迹数据的精度。