近年来,随着“物联网”技术的快速发展,数据融合技术已经渗透到人类生活的各个方面。在水上目标舆情监控领域,随着传感器种类的增加、传感器性能的提高,传统的数据融合系统在扩展性、处理数据的量级以及监控准确性方面已经无法满足需要。基于这些原因,本论文提出了一种面向水上船只目标的基于并行计算技术的数据融合系统架构方案。基于并行计算技术的数据融合系统,依托于异构传感器网络和协议解析系统,在物理层与应用层之间形成了一个分布式的实时数据分析平台。首先,本论文从系统设计的角度,对数据融合场景的大数据特性做了详细的分析。然后,结合Lambda架构理念,本论文设计了实时计算、离线计算以及结果输出相结合的三层系统架构。其中,实时计算部分主要负责多源航迹关联、态势估计相关的功能,离线计算部分则主要进行威胁特征数据统计以及数据持久化存储,而结果输出部分则主要进行计算结果的缓存。其次,本论文对数据融合过程中一些关键的算法,比如时间配准算法、航迹关联算法,做了一定的改进和优化,使其能够更好地配合并行计算框架。最后,针对设计实现的数据融合系统,本论文进行了算法仿真和系统性能测试,实验结果表明改进的时间配准算法、航迹关联算法可以满足准确性和实时性方面的需要,同时系统在计算性能、可靠性等方面也能达到预期的要求。