机场场面多传感器数据融合系统是整个空中交通管制(ATC)系统的一个组成部分,并且是门到门空中交通管理的一个至关重要的环节。数据融合系统的特点是模块化、可伸缩性强、以及可以根据用户需求进行系统升级,数据融合系统能够为机场运营商、安全监管部门或航空公司提供一个最优,最具有成本效益的解决方案。场面监视雷达,广播式自动相关监视(ADS-B)设备,多点定位系统(MLAT)是目前对民航机场地面活动的航空器、车辆进行监视的主要传感器,可对机场场面目标进行自动录取和跟踪,为机场场面数据融合系统提供实时、准确、全面的机场场面交通信息。本文的主要研究内容分为以下三个部分,其中作者的主要工作内容集中在第二和第三两个部分：首先是目标融合滤波器模型,又称为用于连续跟踪的交互作用多模型滤波器,本论文采用交互作用多模型滤波器与用于测量-跟踪关联的联合概率数据关联(JPDA)算法结合使用。通过使用合适的目标模型,多传感器跟踪融合系统甚至能够同时跟踪到海上的船舶和空中的飞机。其次是在融合处理机场场面多传感器数据信息后,制定跑道入侵告警规则,用来评估机场场面交通状况,判断跑道入侵是否发生,并生成相应的警告和告警。将航空器的航迹进行分类,并对不同跑道分类下的告警规则进行分类,确定告警参数。最后依据以上理论,分析了机场场面传感器数据的不同告警规则,并应用于机场场面数据融合系统中,最后搭建了一个基于A-SMGCS的机场场面多传感器融合系统,对系统功能进行了测试和验证。