韩卓茜，王 锋，陈 沛，李卓伦

(1.中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 数据与目标工程学院，河南 郑州 450001；2.中国人民解放军61827部队，上海 200000；3.中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 信息系统工程学院，河南 郑州 450001)

随着通信、雷达以及干扰技术的发展，电磁环境日益复杂，再加上背景噪声和观测误差的影响，使观测数据模糊性和不确定性凸显，影响最近邻数据关联[1]、概率数据关联[2]、联合概率数据关联[3]以及多假设跟踪[4]等传统数据关联算法的关联性能。模糊数学是一种有效处理模糊性、不确定性数据的数学工具。近年来学者们对模糊数据关联进行了大量研究。文献[5]提出了一种基于模糊逻辑的模拟标准关联度量的数据关联方法；文献[6]引入远近距公共观测影响因子重建模糊矩阵，提高了关联性能。文献[7]提出了一种基于模糊关系聚类的多目标数据关联算法。但是，在航迹交叉或航迹并行伴飞的场景下，上述方法易出现航迹误跟和漏跟问题。雷达除了能够探测目标的方位、距离、速度等运动参数，还可以获取目标散射截面积、高分辨一维距离像以及二维图像等非运动参数。将非运动参数用于辅助数据关联，可以有效提高算法的关联性能。文献[8]将目标距离、方位、雷达散射截面积模糊融合实现数据关联。文献[9]利用目标的散射截面积特征辅助数据关联，提高了算法关联性能。文献[10-14]将目标的高分辨一维距离像结合深度学习用于目标识别，性能得到提升；……