摘 要:雷达在如今的现代电子信息技术战中扮演着非常重要的角色.在雷达接收到目标数据后，我们需要将这些数据做一定的处理来得到目标的大量重要信息，以便于我们对目标的运动轨迹进行估计，预算出目标在下一时刻的位置推移，从而对目标进行高精确度实时追踪.
本文以雷达的数据关联和数据融合为主要研究对象，在前辈们已有的研究成果上，主要对数据关联、数据融合的部分算法进行了探讨与研究，内容包括：
(1) 介绍了该课题研究的背景和意义及国内外的研究现状，简略介绍了数据关联及数据融合的发展状况.
(2) 介绍了雷达的航迹和跟踪波门模型及滤波等重要的基础知识.航迹起始与航迹跟踪终结是多目标跟踪理论中的两个重要组成部分，也是建立新目标档案和消除多余目标档案必不可少的决策环节.跟踪门是跟踪空间中的一块子空间，中心位于被跟踪目标的预测位置，其大小由接收正确回波的概率来确定，跟踪门尺寸选择得是否合适，直接影响到航迹的生命力.
(3) 数据关联问题一直是多目标跟踪的核心部分，同时，也是多目标跟踪技术中最重要而又最困难的方面.文中对数据关联的相关算法中的最近邻域法和遗传算法做了简要的介绍与仿真.
(4) 数据融合是以数据关联为基础的，数据融合技术包括对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合过滤、相关及合成，以便于人们进行形势的判定、规划、探测诊断等.引入集中融合算法和多级融合算法的思想，并用加权最小二乘法和并行卡尔曼滤波法来实现，最后进行了仿真模拟.
关键词：数据关联；遗传算法；数据融合；加权最小二乘法；卡尔曼滤波
目录
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论-1
1.1 课题研究的背景与意义-1
1.2 国内外研究现状-1
1.3 本文的主要内容及组织结构-2
第2章 雷达目标数据处理的相关基础知识-3
2.1 航迹的起始与终结-3
2.2 跟踪波门模型-3
2.3 卡尔曼滤波-4
2.4 本章小结-5
第3章 雷达目标数据关联的相关研究-7
3.1 数据关联的问题描述-7
3.2 滤波与预测-8
3.3 相关波门的问题描述-9
3.4 最近邻域数据关联-10
3.5 基于遗传算法的数据关联法-12
3.6 仿真实验-13
3.7 本章小结-16
第4章 雷达系统的数据融合方法-17
4.1 数据融合的概述-17
4.2 数据融合的级别-17
4.3 数据融合相关算法及实现-18
4.3.1 集中融合算法-18
4.3.2 多级融合算法-19
4.3.3 融合算法实现-19
4.4 仿真实验-22
4.5 本章小结-24
第5章 总结与展望-25
5.1 本文的工作总结-25
5.2 展望-25
致谢-27
参考文献-29
