多传感器数据融合中的时空对齐问题目前已经成为数据融合领域中的一个重要研究课题,探索多传感器多源数据融合中的时空对齐的方法,以提高系统的综合性能,这对于多传感器多源信息融合研究具有重要意义。本文研究背景是超视距探测信息。地波雷达充分利用高频垂直极化的电磁波可以沿海平面绕射不受地球曲率的影响的特性,没有视距限制,实现对海对空的超视距探测。也正是电磁波的曲面传播,使得多传感器组网的空间坐标对齐问题变得复杂。本文充分考虑电磁波沿地球曲面传播的特点,利用空间几何的基本关系,提出在超视距目标探测信息背景下的空间对齐算法,并且分析坐标转换误差的特性。多传感器信息融合系统中的误差可简单分为系统误差和随机误差。系统误差在本文中考虑成系统工作的时间段内是固定不变的。随机误差一般认为其服从均值为零的高斯分布。本文在参考众多文献的基础上,对随机误差和系统误差同时建模。应用卡尔曼滤波器作为基本理论,将系统的目标的位置、速度和系统误差作为状态向量,针对本文的非线性系统,应用扩展卡尔曼滤波器、迭代扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器,对目标状态进行估计,同时得到了对系统误差的实时估计。时间对齐的误差来源很多,本文主要针对因组网传感器的采样周期不同步引起的时间不匹配而进行误差配准。本文分别仿真分析最小二乘法和拉格朗日插值法,两者均有效,但是拉格朗日算法的应用更加广泛。