中文摘要：

民航大型区域管制中心需要增强的空域、航路和终端区的多层次监视，大量多类型监视数据被无选择地集中接入到空管自动化系统，缺点是数据的随机性带来融合算法的局限性并且降低了融合结果的稳定性。因此多监视数据分集融合处理是本课题的核心研究内容。它依托具有层次化特征的ATM自动化体系结构，根据民航的三层管制模式提出了距离因数的概念，并以方差和空间GDOP为定义，在基于多传感器的距离因数、ATM时空属性和层次属性等的数据特征分析基础上，研究分析了多坐标互换融合仿真、多层次数据传输时延仿真、权值最优分配仿真、多传感器优化分布与三维GDOP仿真结果，建立了广域数据融合与本地数据融合的算法模型，该模型基本思路按距离因数确定传感器是属于本地或者广域范畴，再将两类数据分别进行融合处理，其中广域数据融合产生的结果是本地数据融合结果的参考。只有在本地数据处理结果出现异常时，经过校准的广域数据融合结果才参与本地航迹估计和校正。研究结果表明这种分级数据融合方式可以有效解决不同地域数据转换误差大、分布不均匀的问题，根据该模型做出的融合算法的结果比较显示其性能要优于其它算法。同时综合分析了仿生决策法信息提取的方法进展。