雷达组网中数据融合的研究
数据融合技术在机载雷达组网中的应用研究的开题报告
数据融合技术在机载雷达组网中的应用研究的开题报告一、选题背景和意义目前随着雷达技术的不断发展，机载雷达组网已成为当前雷达领域研究的热点之一，将两个或更多雷达设备放置于不同的位置，可以大大提高雷达覆盖范围、准确度和鲁棒性，具有广泛的应用前景。
同时，随着数据量的不断增长，如何有效地融合来自不同雷达设备的数据也成为机载雷达组网中亟需解决的问题。
数据融合技术是解决上述问题的有效手段之一，其可以将来自不同雷达设备的数据，整合成更加准确、可靠、全面和实用的结果。
因此，本次研究将探索如何应用数据融合技术在机载雷达组网中，以提高雷达系统的性能和效率，具有一定的理论和实际应用价值。
二、研究内容和技术路线1.研究内容（1）机载雷达的组网方式及数据融合的基本原理（2）机载雷达组网中数据融合技术的应用现状及发展趋势（3）机载雷达组网中数据融合技术的理论模型和算法实现（4）机载雷达组网中数据融合技术的仿真与验证2.技术路线（1）文献调研：研究机载雷达组网的基本概念和现有的数据融合算法，为研究提供基础知识和理论依据。
（2）算法设计：选择适合机载雷达组网的数据融合算法，并在此基础上设计相应的数据融合模型。
（3）实验仿真：使用MATLAB等软件进行仿真实验，并进行性能分析和结果验证。
（4）结果分析：对仿真结果进行分析，评估数据融合技术在机载雷达组网中的性能和可行性。
（5）技术总结：总结研究结果，归纳数据融合技术在机载雷达组网中的应用优势，分析未来研究发展趋势。
三、预期成果和创新点通过研究机载雷达组网中的数据融合技术，预期实现以下成果：（1）掌握机载雷达组网的相关概念和数据融合技术的基本原理。
（2）设计适合机载雷达组网的数据融合模型和算法，并实现仿真分析。
（3）分析数据融合技术在机载雷达组网中的应用优势和不足之处，提出研究建议和改进措施。
（4）具有一定的科研、应用和推广价值，为机载雷达组网技术的发展提供参考和借鉴。
本研究的创新点在于将数据融合技术与机载雷达组网相结合，探索如何提高雷达系统的覆盖范围和数据精度，为雷达系统在复杂环境下的应用提供技术支持和解决方案。
多雷达测高数据融合的方法与应用案例
多雷达测高数据融合的方法与应用案例随着科技的快速发展，雷达技术在许多领域得到了广泛的应用，其中之一就是对地物高度测量。
为了提高精度和可靠性，人们开始研究并应用多个雷达进行高度测量。
本文将介绍多雷达测高数据融合的方法和一些应用案例。
一、多雷达测高数据融合方法1. 多雷达数据融合的目的和意义多雷达数据融合是指将来自多台雷达的数据进行整合，提高高度测量的精度和稳定性。
由于不同雷达具有不同的工作原理和特点，通过融合多雷达数据可以弥补单一雷达存在的缺陷和不足，提高测量结果的准确性。
2. 数据融合的方法(1) 硬件级融合：通过部署多台雷达设备，将它们的数据通过硬件层面进行融合。
这种方法可以在测量上下文中直接进行数据处理和融合，能够获得实时的高度测量结果，并且对数据的处理速度要求较高。
(2) 软件级融合：将不同雷达的数据通过软件算法进行融合，得到更精确的高度测量结果。
这种方法需要对雷达数据进行预处理、处理和后处理，包括数据对齐、滤波、校准等步骤，以提高数据的质量和准确性。
二、多雷达测高数据融合的应用案例1. 气象雷达与航空雷达的融合气象雷达和航空雷达是常用的两种雷达设备，它们在高度测量方面的应用案例非常丰富。
通过将气象雷达和航空雷达的数据进行融合，可以提高对飞行器的高度测量精度，进而提高航班安全性。
这种方法在航空领域得到了广泛应用，并取得了显著的效果。
2. 高速公路雷达与车载雷达的融合高速公路上的交通管理对于车辆的精确定位和测速十分重要。
通过将高速公路雷达和车载雷达的数据进行融合，可以实现对车辆高度的精确测量，进而提供准确的定位和测速结果。
这对于高速公路交通安全和管理具有重要的意义。
3. 地质雷达与水下声纳雷达的融合地质雷达和水下声纳雷达在地质勘探和海洋科学研究中起着重要作用。
通过将地质雷达和水下声纳雷达的数据进行融合，可以提高对地质和水下环境的高度测量精度，进而提供更准确的地质勘探和海洋科学研究结果。
4. 卫星雷达与地面雷达的融合卫星雷达是广泛应用于气象、环境和农业等领域的遥感设备。
雷达探测网中的数据融合规则研究
雷达探测网中的数据融合规则研究1 引言在雷达探测网中，多部不同体制、不同频段、不同工作模式、不同极化方式的雷达或者无源侦察装备借助通信手段链接成网，并由中心站统一调配，从而形成的一个有机整体。
网内各雷达和雷达对抗侦察装备的信息（原始信号、点迹、航迹等）由中心站收集，综合处理后形成雷达网覆盖范围内的情报信息，并按照战争态势的变化自适应地调整网内各雷达的工作状态，发挥各个雷达和雷达对抗侦察装备的优势，从而完成整个覆盖范围内的探测、定位和跟踪等任务。
2 雷达探测网的分类从数据处理的方式来分，雷达探测网可分为集中式和分布式。
分布式雷达网是指组网中的每部雷达都有各自的处理器，通过预处理产生目标跟踪航迹，汇总至融合中心，由融合中心进行时间空间配准、航迹关联和航迹融合，最终生成目标的航迹。
和集中式雷达探测网相比，分布式雷达网具有系统可靠性高、各站与融合中心通信量小等优点。
3 雷达探测网的数据融合雷达组网数据处理是多传感器数据融合理论在工程上的一种具体应用，即运用多传感器数据融合理论将多部雷达的观测信息融合成雷达网覆盖区域的战场态势。
目前，成功应用数据融合技术的领域有：机器人和智能仪器系统、战场任务和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别和多源图像复合等。
可见数据融合有很多的优势，而多个雷达组网的数据融合是国家重点军事电厂站、信息站的一个重要项目。
3.1数据融合流程和单站雷达相比较，雷达网在更大的跟踪范围内探测和跟踪目标，它把各单站获得的目标数据送到融合中心进行数据融合处理，经过数据融合建立起比单部雷达质量更好的航迹。
由此可见，数据融合技术在组网雷达多目标跟踪中具有重要的地位。
图1.数据融合流程3.2数据融合的概念数据融合，也称为多传感器或多源相关，多传感器混合，多源合成，或信息融合等，至今尚无统一的定义。
一般认为数据融合是信息的综合与处理过程，即为了完成所需的决策和估计行为，对在不同的时间序列上获得的各种传感器信息按一定准则加以综合分析。
雷达组网中数据融合的研究
雷达组网中数据融合的研究摘要：随着电子干扰技术的不断发展，单部雷达面临的威胁越来越大。
雷达组网可以充分利用各单部雷达的资源和信息融合优势，将多部不同体制、不同频段、不同极化方式的雷达组成一个整体，极大提高了整体作战能力。
本文在简述雷达组网的基础上，重点介绍了雷达组网中的数据融合技术。
关键字：多传感器雷达组网数据融合1引言随着技术的进步，雷达的性能经受了严峻的考验。
强大的欺骗性、压制性电子干扰使雷达迷盲、性能降低或者完全失效。
据报道，国外新型多功能综合干扰飞机已经把电子侦察、告警和干扰有机地结合在一起，通过计算机分析、判断、决策，大大提高了干扰的效能，雷达的效能被大大降低[1]。
单部雷达已经很难应对越来越复杂的电磁环境。
雷达组网，是指通过将多部不同体制、不同频段、不同工作模式、不同极化方式的雷达或者无源侦察装备适当布站，借助通信手段链接成网，并由中心站统一调配，从而形成的一个有机整体。
网内各雷达和雷达对抗侦察装备的信息（原始信号、点迹、航迹等）由中心站收集，综合处理后形成雷达网覆盖范围内的情报信息，并按照战争态势的变化自适应地调整网内各雷达的工作状态，发挥各个雷达和雷达对抗侦察装备的优势，从而完成整个覆盖范围内的探测、定位和跟踪等任务[2]。
现代干扰技术还没有发展到对雷达组网系统实施有效的欺骗性干扰[1]，针对单部雷达的欺骗干扰，无法对整个雷达组网产生有效影响。
对整个雷达网进行干扰，要求干扰机具有极高的信号侦察、分选能力以及较高的干扰功率，这往往是很难达到的，因此雷达组网具有较好的抗干扰能力。
从数据处理的方式来分，雷达组网分为集中式和分布式。
分布式雷达组网，是指组网中的每部雷达都有各自的处理器，通过预处理产生目标跟踪航迹，汇总至融合中心，由融合中心进行时间空间配准、航迹关联和航迹融合，最终生成目标的航迹[3]。
和集中式雷达组网相比，分布式雷达组网具有系统可靠性高、各站与融合中心通信量小等优点。
规模较大的雷达组网系统，尤其是多部不同体制、不同频段的雷达组网，一般采用分布式结构，可以充分利用子雷达站，节约通信资源，有效的提高雷达网整体性能。
雷达数据关联及融合算法研究的开题报告
雷达数据关联及融合算法研究的开题报告一、选题背景及意义随着雷达技术的快速发展，雷达信息处理技术已经成为当今雷达研究中重要的领域之一。
雷达数据关联及融合算法是一种基于多源数据、多特征信息的技术，通过将各种传感器感知到的信息进行分析处理和融合，得出更综合和准确的目标跟踪和识别结果。
在雷达导航、目标探测、自动识别等方面具有非常重要的应用价值。
二、研究内容本研究拟解决以下问题：1. 雷达数据融合中的数据关联问题，如何将多种雷达数据进行有效的关联，提高目标跟踪的精度？2. 雷达数据融合中的决策融合问题，如何将多个传感器的信息进行综合决策，提高目标识别的准确性？3. 基于机器学习算法的雷达数据融合，如何运用机器学习算法，对多个传感器的数据进行综合，提高目标探测和跟踪的效率？三、研究方法和技术路线1. 分析不同类型雷达数据的特征和数据处理方法，并进行适当的预处理和清晰化，为后续的数据融合做准备。
2. 建立可靠的数据关联模型，通过特定的关联算法，将多个不同源的雷达数据进行关联，提高目标跟踪的精度。
3. 针对决策融合问题，构建适当的决策融合模型，利用期望最大化算法等技术实现目标识别的准确性提高。
4. 采用机器学习方法实现雷达数据融合，建立深度学习模型或神经网络模型，提高目标探测和跟踪的效率和准确性。
四、预期成果和意义本研究旨在研究和实现雷达数据关联和融合算法，通过数据的有效处理和融合，提高雷达目标探测、跟踪和识别的精度和准确性，具有广泛的应用前景。
本研究成果可应用于雷达导航系统、目标探测、飞行器自动导航系统等领域，对于我国雷达技术领域的发展和进步具有重要意义。
新一代天气雷达三维组网技术及其应用研究
新一代天气雷达三维组网技术及其应用研究新一代天气雷达三维组网技术及其应用研究一、引言天气雷达是现代气象学中一种重要的观测仪器，可以追踪和监测大气中的降水、大风、冰雹等极端天气现象。
随着科技的进步，天气雷达的应用在气象预测、灾害预警等领域中起到了至关重要的作用。
本文将对新一代天气雷达三维组网技术进行探讨，并分析其在气象领域的应用。
二、新一代天气雷达三维组网技术概述传统的天气雷达只能提供二维的雷达反射率数据，无法准确捕捉到大气中的三维结构信息。
为了克服这个问题，新一代天气雷达引入了三维组网技术。
三维组网技术利用多个雷达站点的观测数据，通过一系列算法和模型的处理，可以将二维雷达反射率数据转化为三维降水强度数据，精确地描述大气中降水的垂直分布和空间分布。
三、新一代天气雷达三维组网技术的原理新一代天气雷达三维组网技术的原理包括观测数据处理和三维重建两个步骤。
1. 观测数据处理：多个雷达站点同时观测同一场降水过程，并采集雷达反射率数据。
在传输过程中，观测数据需要经过去噪、几何纠正等处理，以保证数据的准确性和可靠性。
2. 三维重建：根据多个雷达站点的反射率数据，结合差分相位处理、多普勒速度测量等技术，通过雷达数据融合算法，实现对大气中的降水强度进行三维重建。
具体的算法包括贝叶斯反演算法、卡尔曼滤波算法等。
四、新一代天气雷达三维组网技术的应用1. 气象预测：新一代天气雷达三维组网技术可以提供更精确的降水强度和分布信息，有助于改进气象预测模型的准确度。
通过将三维组网数据与模型数据进行比对和融合，可以提高气象预报的准确性和可靠性。
2. 灾害预警：降水是洪涝、山洪、泥石流等自然灾害的直接原因，通过三维组网技术可以实时获取降水的空间分布和强度，借助灾害预警系统，可以提前预警并采取相应的措施减少灾害的发生和影响。
3. 航空和交通领域：新一代天气雷达三维组网技术可以提供更精确的雷达反射率数据，有助于改善航空和交通领域的气象预报和监测系统，提高对恶劣天气的预警能力，保障航空和交通运行的安全性。
组网雷达的集中式数据融合技术研究
这就是所谓 的集 中式多雷达 数据融合处理方式 。每部雷达送来的 型可用下列差分方程来描述 ，
航迹 ，通常称 为局部航迹 ，融合 之后形 成的航迹通 常称为全 局航 迹或 系统航迹 。根据不 同的雷达 网络结构 ，融合又 分点迹 融合 和 航迹 融合。有时融合 系统的结构 确定 了信 息处理 的关系，甚 至影
迹 ～航迹合 并算法 。
１ 串行合并式
串行合 并又称为 点迹 一航迹合 成式 ，它较 点迹 合并式简单 。
它在实 际中有 着广 泛的应用 。它是将 多雷达 数据组合成类似单雷
达 的探测 点迹 用于点迹 一航迹 的互联 。点迹数据流合成 的原理 图
ｌ所 示 。
墙 达 ｌ的攘测 点迹
扣 （ ）ｊ＝０
ｘ（ｋ＋１）＝ｘ（意）＋Ｔｘ（ｋ）＋１／２ａ Ｔ （惫÷｛） ｘ（ｋ）十Ｔａ （ ）
（２．ｉ） （２．２）
响其 系统的性 能。一 般集 中式 网络结构采 用点迹融合 ，分布 式结
ｘ（ ）和 ）分别表 示在第 七次雷达 扫描 时 坐标 方 向 目标的
构采用 航迹融合 ，由于点迹融合 利用 的是 各部雷达 的原始点迹 ， 位置和速 度， （ ）是 目标 的加速度 ，Ｔ是雷达扫描周期（假定是
ｘ（ ）
●
ｘ（ｋ） （七）＝
ｙ（后）
●
Ｊ，（ｊ｝）
Ｔ２｜２ ｒｆ ｏ Ｏ
０ ０ ／２
好地解 决检测概率下 降情况下提高跟踪精度 问题 。本文对其 中的
（ ）是 高斯 随机序 列，均值为 零 ，方差 阵为Ｑ，一种 简单 的
坐标 显示 问题 进行了仿真分析 。
情况是Ｑ＝ ：，，这意味着两个坐标方向上加速度相互独立，且有
一种新的混合式数据融合方法及其在雷达组网中的应用
2020年8月第4期现代导航·277·一种新的混合式数据融合方法及其在雷达组网中的应用鹿瑶，张佳琦，赵旺（中国电子科技集团公司第二十研究所，西安 710068）摘 要：针对雷达组网中多型雷达数据融合存在的问题，本文对多型雷达在探测距离、探测精度、数据率以及处理时延等方面的差异进行研究，提出一种新的混合式数据融合方法。
该方法对组网内同型雷达进行聚类并对聚类内雷达量测数据采用集中式融合策略生成局部融合航迹，对不同聚类间的局部融合航迹采取分布式融合策略，并在每个融合节点形成一致的全局融合航迹。
通过仿真实验验证，该方法与组网内所有雷达均采用集中式融合方法相比在航迹精度、航迹实时性以及航迹连续性等方面均有不同程度的提升，证明该方法是一种可行的工程化实现方法。
关键词：雷达组网；分布式融合；集中式融合；混合式融合中图分类号：TN957 文献标识码：A 文章编号：1674-7976-(2020)-04-277-06Novel Hybrid Data Fusion Method and its Application inApplication of Radar NetworkingLU Yao, ZHANG Jiaqi, ZHAO WangAbstract: In order to solve the problem of heterogeneous radar data fusion in Radar networking, the differences in detection distance, detection accuracy, radar period and processing delay among the different types of radar are studied and a hybrid radar data fusion method is proposed. In the presented method, the same type radar in the network is clustered and the centralized fusion strategy is adopted, then the distributed fusion strategy is adopted among different clusters, finally a unified fusion situation is formed. The simulation results demonstrate that the presented method is more accurate, more real-time and more continuous than the centralized fusion method, which indicates that the presented method is feasible and validity in engineering application.Key words: Radar Networking; Distributed Fusion; Centralized Fusion; Hybrid Fusion0 引言信息融合[1]的概念早在20世纪70年代就已经提出，许多实际问题都涉及到处理多个信息源的数据，其中雷达组网技术就是传统的雷达数据处理与信息融合理论有机结合。
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雷达组网中数据融合的研究摘要：随着电子干扰技术的不断发展，单部雷达面临的威胁越来越大。
雷达组网可以充分利用各单部雷达的资源和信息融合优势，将多部不同体制、不同频段、不同极化方式的雷达组成一个整体，极大提高了整体作战能力。
本文在简述雷达组网的基础上，重点介绍了雷达组网中的数据融合技术。
关键字：多传感器雷达组网数据融合1引言随着技术的进步，雷达的性能经受了严峻的考验。
强大的欺骗性、压制性电子干扰使雷达迷盲、性能降低或者完全失效。
据报道，国外新型多功能综合干扰飞机已经把电子侦察、告警和干扰有机地结合在一起，通过计算机分析、判断、决策，大大提高了干扰的效能，雷达的效能被大大降低[1]。
单部雷达已经很难应对越来越复杂的电磁环境。
雷达组网，是指通过将多部不同体制、不同频段、不同工作模式、不同极化方式的雷达或者无源侦察装备适当布站，借助通信手段链接成网，并由中心站统一调配，从而形成的一个有机整体。
网内各雷达和雷达对抗侦察装备的信息（原始信号、点迹、航迹等）由中心站收集，综合处理后形成雷达网覆盖范围内的情报信息，并按照战争态势的变化自适应地调整网内各雷达的工作状态，发挥各个雷达和雷达对抗侦察装备的优势，从而完成整个覆盖范围内的探测、定位和跟踪等任务[2]。
现代干扰技术还没有发展到对雷达组网系统实施有效的欺骗性干扰[1]，针对单部雷达的欺骗干扰，无法对整个雷达组网产生有效影响。
对整个雷达网进行干扰，要求干扰机具有极高的信号侦察、分选能力以及较高的干扰功率，这往往是很难达到的，因此雷达组网具有较好的抗干扰能力。
从数据处理的方式来分，雷达组网分为集中式和分布式。
分布式雷达组网，是指组网中的每部雷达都有各自的处理器，通过预处理产生目标跟踪航迹，汇总至融合中心，由融合中心进行时间空间配准、航迹关联和航迹融合，最终生成目标的航迹[3]。
和集中式雷达组网相比，分布式雷达组网具有系统可靠性高、各站与融合中心通信量小等优点。
规模较大的雷达组网系统，尤其是多部不同体制、不同频段的雷达组网，一般采用分布式结构，可以充分利用子雷达站，节约通信资源，有效的提高雷达网整体性能。
本文重点对分布式雷达组网进行研究，对整个雷达网数据处理流程建模仿真，并对雷达组网抗干扰能力进行分析。
本文从现实需求出发，立足于提高现有体制组网的性能，研究了雷达组网数据处理仿真流程，通过设置典型场景对其抗干扰能力进行评估。
论文的研究成果可为应对外军雷达组网系统提供理论基础，同时为我国雷达组网系统提供良好的技术储备。
2概述雷达组网不是雷达简单的拼凑，而是在优化组网基础上将多部不同频段、不同体制、不同工作模式、不同极化方式的雷达进行适当的、合理的优化布站，并通过网络进行联结，使雷达资源优化配置协同运作，对网内各部雷达的信息以“网”的形式收集和传递，并由中心站进行综合处理、控制和管理，从而完成整个覆盖范围内的探测、定位和跟踪任务。
2.1雷达组网的意义●实现系统内的情报资源共享，完成对每个网站的实时指挥控制，增加了实战的可靠性；●不同的雷达可从不同的视角观察目标，有助于减少目标衰落、闪烁和地形遮蔽的影响，并可较充分地利用隐身目标的前向、侧向、上下反射的隐身缺口(雷达反射截面随视角的变化可达20~30 dB)，实现反隐身的目的[4] ；●雷达组网系统具有各种频率，一般在空间位置上互相分离，不同频段雷达组网可实现频率互补，使各自相互独立的雷达通过组网而使其整个系统构成一有机整体，因此具有对干扰和目标进行三角定位的能力，有利于反侦察、抗反辐射导弹和各种电子干扰，其电子抗干扰能力大大增强；●系统内各种雷达覆盖范围互有重叠，能在进行数据融合以后得到比单部雷达质量更好的目标航迹，大大改善了空情检测质量，提高了系统的反低空突防能力；●多部雷达所拥有的固有的冗余度提高了整个系统的可靠性，因而增强了雷达组网系统的生命力。
2.2雷达组网形式根据组网雷达类型的不同，可分为：(1)单基地雷达组网单基地雷达组网中各部雷达都是单基工作体制。
这种形式由于将各自相互独立的雷达通过组网而使其整个系统构成一有机整体，从而使网内雷达工作方式灵活多变，且雷达间因为在空间位置上分离，在对付“四大威胁”方面具有一定的优势，各雷达在与网中心失去联系时，也可独立完成部分工作。
(2)双(多)基地雷达组网双(多)基地雷达组网中各部雷达是双(多)雷达体制，是对同一个发射机部署了多个分开的接收机的雷达组网[5]。
这种组网可充分利用双/多基地的特性，对抗电子干扰、抗反辐射导弹及反隐身等具有较强的工作能力，辅以空中平台，还可明显增强抗低空突防能力。
(3)单基地、双/多基地雷达混合组网单基地、双/多基地雷达混合组网是收发异地和单基混合组网，这种组网形式具有上述两种方式的共同优点。
网内主干雷达既可以工作在单基雷达模式，也可以工作在TR2R1或TR2R12R2双(多)基雷达模式，其“四抗”能力和生存能力进一步提高，并具有较高的效能费用比。
此外，还可按照构成雷达网功能的不同，可分为：制导雷达网、情报雷达网、航空管制雷达网和气象雷达网等。
2.3雷达组网设计原则雷达组网技术，要考虑将不同波段、不同体制、不同程式的雷达，按照一定的要求进行合理部署。
雷达组网时主要满足以下原则[6]：安全性原则。
宽带雷达网以光纤通信网为主用网络，以微波通信网或卫星通信网为备用网络，网络拓扑宜采用格型拓扑结构或星型+树形的混合型拓扑结构，从而提高雷达网的安全性全频段雷达组网技术。
只有利用整体雷达网中不同频段、不同程式的雷达，互相取长补短，采取多站定位，数据相关处理等方法，才能增强对强度大、频段宽、干扰模式多的各种干扰的对抗能力。
补盲组网技术。
主要应按空域补盲、频域补盲、距离补盲，使雷达网更加严密与完善。
“四抗”能力组网技术。
雷达“四抗”能力组网技术，是在未来高技术战争中，雷达网能否经受住“四大威胁“的考验，打赢一场高技术局部战争的重要问题。
雷达网重叠系数。
雷达组网的重叠系数高，能提高雷达网一次扫描发现概率、抗干扰能力和可靠性，但同时也会增加雷达组网的投资和使用维修费用，增加情报处理系统的负载。
地形因素。
同一部雷达架设在不同的地方，由于地形的影响，其探测性能将不尽相同。
效能费用。
合理配置雷达，既可以确保完成任务，又可以使建网费用最低，建成的雷达网要具有较高的效能费用比。
3多雷达组网的数据融合本文主要是多雷达组网的数据融合技术研究，也可称为多雷达的数据处理技术。
雷达组网数据处理是多传感器数据融合理论在工程上的一种具体应用，即运用多传感器数据融合理论将多部雷达的观测信息融合成雷达网覆盖区域的战场态势。
目前，成功应用数据融合技术的领域有：机器人和智能仪器系统、战场任务和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别和多源图像复合等。
可见数据融合有很多的优势，而多个雷达组网的数据融合是国家重点军事电厂站、信息站的一个重要项目。
多目标跟踪在组网雷达中有着广泛而深入的应用。
和单站雷达相比较，组网雷达在史大的跟踪范围内探测和跟踪目标，它把各单站获得的目标数据送到融合中心进行数据融合处理，经过数据融合建立起比单部雷达质量更好的航迹。
由此可见，数据融合技术在组网雷达多目标跟踪中具有重要的地位。
图3.1为多雷达组网的数据处理原理图[7]。
图3.1 雷达组网数据处理原理图融合的关键问题是多目标跟踪问题，多目标跟踪问题主要有跟踪门(关联区域)的形成，数据关联、数据融合和跟踪维持，跟踪起始和跟踪终结等「州。
数据关联是确定各个单站雷达数据间的互联关系，判断它们是否来自共同的目标。
由于各单站雷达的坐标系不同，数据采样率、数据获取时间不同，数据融合中心为了进行数据关联，事先还必须进行数据的时间和空间校准。
3.1数据融合的概念数据融合，也称为多传感器或多源相关，多传感器混合，多源合成，或信息融合等，至今尚无统一的定义。
一般认为数据融合是信息的综合与处理过程，即为了完成所需的决策和估计行为，对在不同的时间序列上获得的各种传感器信息按一定准则加以综合分析。
因此，数据融合包括对各种传感器给出的有用信息进行采集、传输、分析和合成等处理过程。
从军事应用的角度看，多雷达数据融合可以这样定义[8]：所谓多雷达数据融合就是人们通过对空间分布的多源信息—各种雷达的时空采样，对所关心的目标进行检测、关联（目关）、跟踪、估计和综合等多级多功能处理，以更高的精度、较高的概率或置信度得到人们所需要的目标状态和身份估计，以及完整、及时的态势和威胁评估，为指挥员提供有用的决策信息。
这一定义基本上能够描述数据融合的三个主要功能：(1)数据融合是在多个层次上对多源信息进行处理的，每个层次代表信息处理的不同级别；(2)数据融合过程包括检测、关联(相关)、跟踪、估计和综合；(3)数据融合过程的结果包括低层次上的状态和属性估计，以及高层次上的战场态势和威胁评估。
3.2数据融合的功能模型最有权威的是DFS提出的信息融合的功能模型[9,10]，以军事C3I系统为例，其简化形式如图2.1所示，按信息综合处理过程中应支持的功能模型将整个信息处理的过程分为两个阶段:第一阶段融合提供目标状态参数估计和分类识别信息，充分更新态势数据库的各种信息。
第二阶段在此基础上，在知识库(目标技术规范、战术规范)的支持下，综合推理战场态势语意信息。
图3.2 以军事C3I系统为例，多传感器信息融合的功能模型在这个模型中，检测、关联、估计、识别和推理是信息融合过程的必备功能环节。
多个传感器是信息融合的“硬件”基础，多源信息是信息融合的加工对象。
在多传感器信息融合系统中应实现以下的功能[11]:(l)数据协调管理模块:将多传感器数据统一在一个共同时空参照系中，将同一层次的各类数据转化成同一种表达形式，即实现数据配准。
然后将同一目标或环境的观测数据进行关联，一般称为数据关联。
(2)数据优化合成模块:依据一定的优化准则，在不同层次上合成多源数据。
(3)传感器协调管理模块:包括传感器的有效性确定、时间预测、任务分配和排序、工作模式和探测区域的控制等功能。
多传感器数据融合不仅是一个数据处理概念，同时也是一个系统概念。
多传感器数据融合一方而强调多传感器数据的优化综合，另一方面也十分重视多传感器资源的优化管理，以最大限度地获得目标有用信息，从而达到多传感器资源的最佳利用和整个系统性能最优。
3.3数据融合的系统模型为了推动多传感器信息融合的深入发展，以及加强信息融合界的交流，许多学者和组织对多传感器信息融合的功能模型进行了卓有成效的研究，根据对输入信息的抽象或融合输出结构的不同，对信息融合模型的分级有多种不同的方法。
1.第一种广为采用的信息融合模型分级方法依据输入信息的抽象层次将信息融合分为三级[12-14]：第一级—数据级(或称像素级)融合。