随着民航事业的发展,为了获得准确可靠的飞机监视信息,对空管监视系统的精度和可靠性要求越来越高。本文以ADS-B和雷达监视系统为背景,对多传感器组合监视数据融合方法进行了研究,目的是要将ADS-B和不同雷达对同一目标的监视数据组合起来,建立每一个目标的系统航迹,以实现对目标更大范围、更高精度的监视,提高系统的可靠性,增加空域容量,从而提高飞行的安全性和空域的利用率。本文首先简要介绍了数据融合理论,并对ADS-B与雷达的系统和数据特点进行了分析比较。其次,深入研究了ADS-B和雷达数据融合之前需要解决的一些关键问题——去野值、坐标变换、时间对准、系统误差配准和数据关联,提出了利用ADS-B ICAO地址和SSR飞机代码进行相关基础上,再利用距离相关算法进行点迹-航迹和航迹-航迹关联的新方法。然后,针对民航空管监视实时性和可靠性的要求,构建了一种ADS-B和雷达分布式数据融合模型。通过对已有算法的分析比较,选择了适合民航飞机跟踪的基于当前统计模型的自适应Kalman滤波算法,并且针对ADS-B信息的特点,提出一种基于ADS-B趋势信息的当前统计模型算法。最后,采用滤波协方差阵加权法进行系统航迹最优融合估计,仿真结果表明了该组合监视数据融合方法在提高目标跟踪精度上的可行性。