随着现代机载侦察设备的发展,综合利用分布在宽广频段的多种传感器信息,即数据融合,已成为机载侦察系统发展的必然趋势.该文主要针对机载多传感器状态融合的工程算法进行研究,并进行了状态融合系统的建模仿真.机载多传感器状态融合的内容包含单机多传感器状态融合、多机有源状态融合和多机无源定位融合三部分.对单机多传感器状态融合,考虑到各种传感器的观测维数不同,为了在各个传感器独立工作的基础上尽量提高融合后的精度,采用分层式融合算法,即各种传感器独立对目标进行不同维数的状态估计,然后将公共域内的状态估计量和预测估计量以及相应的协方差阵传送到融合中心,进行融合处理.机群的各个载机完成多传感器融合后,将融合后的目标状态估计送至机群的融合载机,当各个载机传来的只是无源传感器的状态估计时,进行多机无源融合,否则进行多机有源融合.对多机无源定位,采用最小二乘-卡尔曼滤波定位法;对多机有源融合,由于各参与融合的载机独立工作,因此同样采用分层融合算法进行融合.其中,在单机ESM航迹与中心航迹的关联时,该文提出了模糊关联算法和相应的航迹管理规则;在多机无源定位的关联算法时,提出了利用ESM属性信息减少虚假交叉定位点,并利用目标位置信息辅助验证的模糊关联算法,并给出了相应的公式.该文首先对状态融合的相关理论做了介绍,然后对单机多传感器、多机无源定位融合和多机有源融合进行了建模、选取算法和实现仿真,并给出了融合的仿真结果和分析.