高晓利 ，李 捷 ，2

（1.四川九洲电器集团有限责任公司，四川 绵阳 621000；2.电子科技大学通信抗干扰国家重点实验室，成都 611731）

0 引言

随着计算技术的快速发展，数据融合也得到了飞速发展，并已广泛应用于目标跟踪、态势评估等军事和民用领域［1］。而航迹关联效果的好坏是数据融合正确性的前提和保证。

近年来，航迹关联的主要算法有加权统计距离检验法［2］、修正的加权统计距离检验法［3-4］、最近邻法［5］、k 近邻法［6-7］等，然而，在目标密集或相对位置较近的环境下，这些算法可能将导致较多的错误关联发生。为了解决错误关联问题，各国学者提出一类基于随机有限集的跟踪算法［8-16］，但算法复杂度较高，尚未用于工程。因此，针对传统最近邻域关联算法局部搜索特性和关联结果对阈值的取值精度的依赖，充分研究了异类多传感器航迹信息的特点，提出了一种基于异类多传感器航迹关联的新方法。

该方法首先进行基于专属信息的完美关联，其次进行基于共有信息的非完美关联，最后给出了冲突解决机制。该方法不仅具有严谨的数学基础，而且便于工程实现。数值试验表明，该方法与经典最近邻方法相比，该算法不论航迹分布状态是稀疏还是密集，该方法都具有较好的航迹关联结果。

1 预备知识

1.1 最近邻域算法

最近邻域法实质上是一种局部最优的“贪心”算法。该算法具有计算量小和强鲁棒性特点，简单而高效，特别适合实时性要求高的应用环境，是一种在实际数据融合和目标跟踪系统中被广泛采用的数据关联算法。……