1.一种基于数据关联思想的航迹软关联方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤(1)、若干传感器将航迹的目标存在概率与航迹上传条件进行对比，将满足航迹上传条件的航迹上传至融合中心；其中若干传感器中至少包括一个主传感器，一个辅传感器；

各传感器采用综合概率数据关联IPDA算法局部跟踪获得各自的航迹集，其中航迹集中每条航迹信息包含航迹状态和目标存在概率；将每条航迹的目标存在概率与航迹上传条件进行对比，将目标存在概率大于航迹上传条件的航迹上传至融合中心，具体是：假设融合中心获得主传感器a的航迹集τ、辅传感器b的航迹集η，其中航迹集τ拥有n条航迹，航迹集η拥有m条航迹，具体参见公式(1)；

其中航迹集τ中每条航迹均包含航迹状态 误差协方差 和目标存在概率 同样，航迹集η中每条航迹包含 和 k为第k帧；下标k|k表示第k帧的估计值；

步骤(2)、融合中心得到各传感器上传的航迹后，进行模型匹配以及身份转换；具体是：将辅传感器中的航迹视为“量测”，包括目标航迹以及虚假航迹，其中目标航迹对应目标量测，虚假航迹对应杂波，即完成身份转换；

定义 为虚假航迹发生概率， 为初始化虚假航迹个数，则虚假航迹的期望个数为由以上公式可知，虚假航迹的个数服从二项分布，当 足够大时，其分布可近似为泊松分布；

将航迹关联阶段融合中心的探测概率设置成与目标跟踪的探测概率相同，即完成模型匹配；

步骤(3)、计算辅传感器中每条航迹的航迹关联概率；

定义航迹关联事件 η表示辅传感器上传的航迹，η≥0；其中 代表辅传感器中没有与航迹τ跟踪同一目标的航迹，当η＞0时表示航迹η与航迹τ跟踪同一目标；并且，只有一个事件在实际中是正确的，即两条航迹跟踪同一目标；定义 为 事件发生的概率，即航迹关联概率；

似然比

其中Pc表示融合中心的探测概率，ρh表示杂波密度 表示航迹η的概率密度函数，且其均值为

步骤(4)、将辅传感器每一条航迹作为量测，对第i条主传感器航迹进行更新；并利用辅传感器每条航迹的航迹关联概率将所有更新结果进行高斯混合，得到第i条主传感器航迹的最终融合结果；直至主传感器的每条航迹均获得如上最终融合结果；具体是：在得到每条辅传感器航迹的航迹关联概率后，需利用量测依次对主传感器的航迹进行更新，利用航迹关联概率作为权重，将所有结果进行高斯混合，得到最终融合结果；而对航迹进行更新需对以下信息进行更新：航迹状态、误差协方差以及目标存在概率；

若η＝0，给定航迹关联事件 说明辅传感器中无航迹与之跟踪同一目标，此时主传感器中航迹状态及协方差不需更新，见公式(6)：其中， 和 分别表示航迹τ和航迹η融合后的航迹状态以及误差协方差；

若η＞0，给定关联事件 且η＞0，此时航迹状态以及误差协方差可根据BC融合算法进行更新，见公式(7)、(8)：卡尔曼增益

新息协方差

其中 表示矩阵 的转置；

航迹τ和航迹η间的互协方差

其中I为单位矩阵， 分别为传感器a和传感器b的观测矩阵，F为状态转移矩阵，Qk‑1为k‑1帧的过程噪声矩阵， 的初始化设定通过每个关联事件进行上述更新，继而将融合结果进行高斯混合，见公式(12)、(13)：而目标存在概率的融合见公式(14)：似然比

步骤(5)、航迹融合完成后，对航迹进行航迹管理；其中航迹管理的评判指标为目标存在概率；在航迹管理中，航迹共有三种身份：未知身份航迹,确认目标航迹,终止航迹；

当目标存在概率大于确认航迹门限时，该目标存在概率对应的航迹其身份转换为确认目标航迹，若确认目标航迹的目标存在概率小于终止航迹门限，则删除该航迹，即终止航迹；若确认目标航迹的目标存在概率大于终止航迹门限，则身份不变；

当目标存在概率小于确认航迹门限时，该目标存在概率对应的航迹其身份为未知目标航迹；该目标存在概率对应的航迹下一帧重复上述步骤(1)‑(4)操作直至完成航迹身份确认。