走向海洋,经略海洋,建设海洋信息感知网络,对维护我国领海安全、监测海洋交通秩序、发展海洋经济和打造国际领先的海洋信息化体系具有重要意义。在服务于军、民、警等各类智慧海洋开发项目建设,以及在目标环境感知、海上信息资源共享、保障海洋重大行动和战略通道安全等国家利益上,将发挥重大作用。随着信息技术的发展和蓝海信息网络体系建设的开展,为了获取对目标更佳的感知效果,利用单个传感器的量测信息远远不能满足要求,这就决定了在海上要用到种类繁多的传感器提供观测信息,进行综合处理,从而获得全局目标运动状态。本文以“蓝海信息网络”数据融合处理系统为依托,以雷达、船舶自动识别系统AIS(Automatic Identification System)和广播式自动相关监视ADS-B(Automatic Dependent Surveillance–Broadcast)三种传感器为基本对象,以海域船舶和空域飞机为监测目标,研究了海上多传感器组网系统中的数据综合处理问题。本文首先分析了AIS、ADS-B和雷达三种传感器的工作原理、方式、特点和报文结构,并且从各传感器探测目标的优缺点出发,对由三种传感器组成的海洋区域感知网络的数据融合处理系统的互补性和可行性进行分析。对于多传感器的数据处理,文章首先介绍了数据的预处理过程,包括数据排错、时间统一和坐标变换三部分,并且针对海上多传感器的组网模型,本文提出了一种基于图和灰色理论的多传感器的航迹关联算法,引入了分区搜索概念和双门限关联准则,使得航迹关联只在临近的量测航迹间进行,降低了关联次数,并通过仿真实验与传统的最近邻法和加权法相比,航迹关联正确率明显提高,与模糊关联算法相比,航迹正确关联率提高了2.47%,验证了算法的有效性。针对海上多传感器的航迹关联,本文提出了三级航迹关联策略,即局部航迹直接与系统航迹关联、局部航迹与系统航迹间接关联以及局部航迹之间航迹关联,将各传感器的设备ID(Identification)和局部航迹批号等基础信息纳入航迹关联算法中,降低不必要的关联计算,减少关联耗时,并且已经应用于本课题的仿真示范系统中。文章最后介绍了多传感器的航迹融合过程:对于高精度的AIS和ADS-B传感器,本文直接采用其量测航迹作为系统的融合航迹;对于低精度雷达间的航迹融合处理,本文介绍了直接平均法、加权平均法和动态权值分配法三种融合算法。最后过仿真测试,验证了算法的有效性;并且在海上复杂的探测环境中,动态权值分配法相对于直接平均法和加权平均法,具有较高的融合精度。