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跟踪空间邻近目标时,仅依靠运动学信息不足以实现可靠的数据关联,而基于动目标指示器(Moving Target Indicator,MTI)雷达和电子支援措施(Electronic Support Measurement,ESM)的多源异类传感器数据融合可以通过提升数据关联性能达到改善跟踪性能的目的。通过构建基于五种成比例再分配规则(Five Proportional Conflict Redistribution Rules,PCR5)置信度量的数据关联策略,将目标运动学信息和属性信息结合做多特征推理,解