魏兵卓，刘 鑫，曹 政，范海洲，杨 刚

（上海机电工程研究所，上海 201109）

0 引 言

多传感器数据融合是指通过相关算法合并来自于多个传感器的数据，进而获得比单一传感器更加可靠、准确的数据［1－2］。在未来军事领域中，该技术是实现网络化协同作战的关键性技术之一［3－4］。航迹关联作为多传感器数据融合的基础和关键环节，其作用是判定来自于各个传感器的航迹是否同属于一个目标。航迹关联的有效性是数据融合正确性的前提和保证。只有关联正确，信息融合结果才会具有准确性、合理性。目前较为常用的关联算法包括双门限法［5］、最近邻法［6］、序贯法［7］等，已经得到了广泛应用。其中，双门限法是指：对来自于两个传感器的L个估计误差样本，逐个进行基于χ2分布的门限假设检验，累计接受M次以上，则完成航迹关联判决［5］，但在实际工程中常常由于多传感器间存在的误差波动导致正确关联率迅速下降［8］。

本文提出了一种基于统计的二维航迹关联方法。该方法首先在统一坐标系下建立了同一时刻不同传感器观测同一目标的位置差距与传感器系统误差、随机测量误差间的函数关系；然后通过计算位置差距的范围设立第一维关联门限，在观测周期内将计算得到的航迹间的位置差距与第一维门限进行比较，建立初次关联；而后进一步计算观测周期内位置差距的方差范围，建立第二维关联门限，并将计算得到的连续时刻内位置差距的方差值与第二维门限进行比较，建立二次关联。……