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龙图腾网获悉中国空间技术研究院申请的专利多源数据融合与态势生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117828527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311849664.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多源数据融合与态势生成方法及系统是由乔凯;张永贺;吴秋诗;魏楚奇;孙希彤;殷建丰;王倩;姜宏佳;苏倩设计研发完成，并于2023-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源数据融合与态势生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多源数据融合与态势生成方法及系统，方法包括：获取多个情报源的原始目标数据，并进行解析和预处理，并建立原始目标库；采用模糊决策关联策略，进行数据关联；采用D‑S证据理论算法进行数据融合处理，并建立融合数据库；根据数据融合处理结果，进行目标航迹生成，并建立目标航迹库；根据目标航迹的生成结果，进行目标态势估计和目标威胁评估，并输出态势结果，并建立情报态势库；对原始目标数据、融合数据、目标航迹数据和态势数据进行管理和显示。本发明，采用模糊决策关联策略进行数据关联，并通过D‑S证据理论算法进行数据融合处理，实现对多源数据的整编处理，提高了数据的综合性和准确性，为决策提供了高效且可信的信息参考。

本发明授权多源数据融合与态势生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源数据融合与态势生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取多个情报源的原始目标数据，并对所述原始目标数据进行解析和预处理，并建立原始目标库； 步骤S2、采用模糊决策关联策略，对预处理后的目标数据进行数据关联；采用D-S证据理论算法对关联后的目标数据进行数据融合处理，并建立融合数据库； 步骤S3、根据数据融合处理结果，进行目标航迹生成，并建立目标航迹库； 步骤S4、根据目标航迹的生成结果，进行目标态势估计和目标威胁评估，并输出态势结果，并建立情报态势库； 步骤S5、对所述原始目标库的原始目标数据、所述融合数据库的融合数据、所述目标航迹库的目标航迹数据和所述情报态势库的态势数据进行管理和显示； 在所述步骤S2中，所述采用模糊决策关联策略，对预处理后的目标数据进行数据关联，具体包括： 步骤S211、对预处理后的目标数据进行筛选； 步骤S212、判断筛选后的所述目标数据是否满足目标间欧氏距离隶属度；若是，执行步骤S213；否则，执行步骤217； 步骤S213、判断筛选后的所述目标数据是否满足方位间欧氏距离隶属度；若是，执行步骤S214；否则，执行步骤217； 步骤S214、判断筛选后的所述目标数据是否满足航速间欧氏距离隶属度；若是，执行步骤S215；否则，执行步骤217； 步骤S215、判断筛选后的所述目标数据是否满足航向间欧氏距离隶属度；若是，执行步骤S216；否则，执行步骤217； 步骤S216、筛选后的目标数据为关联信息； 步骤S217、筛选后的目标数据关联失败； 所述数据关联包括：首先查找数据库中的备选数据，包括前一采样周期中目标量测的位置、速度或身份状态估计的矢量；然后把备选数据校正到观测时间，计算备选目标的预测位置，再门限过滤，去除掉在关联过程中出现的不正确量测数据以及干扰因素，根据模糊关联公式计算出关联矩阵，通过分配策略来说明信息数据和某状态矢量之间的关系； 在所述步骤S2中，所述采用D-S证据理论算法对关联后的目标数据进行数据融合处理具体包括： 步骤S221、根据目标任务，输入关联后的目标数据； 步骤S222、根据目标数据属性特征对基础原始数据进行概率分配； 步骤S223、设定推理规则，根据D-S融合原则：对于Θ上的有限个mass函数m1,m2,…,mn的D-S合成为： 其中， 步骤S224、根据D-S原则，推理网络不确定性传递； 步骤S225、通过对比D-S合成后的概率和原始概率，进行基本概率调整； 步骤S226、根据不同数据源的关联处理结果，进行不同路径决策融合； 步骤S227、计算融合结果，并输出融合信息； 在所述步骤S2中，通过数据融合获得多批融合数据，每批融合数据用于描述一组目标；目标包括单个目标或群目标；所述建立融合数据库前，还包括对融合后的目标点自动编批，获得若干批融合数据，每批融合数据具有唯一的目标批号，用于对融合后的目标进行航迹生成、航迹管理、态势分析以及对目标进行分群和进行群体目标的意图分析。

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