信息融合技术是多模复合制导武器的关键技术之一,它对改善精确制导武器的性能具有至关重要的意义。本文主要针对多模复合制导导引头技术研究课题中的信息融合技术,论证了信息融合分机的软、硬件设计和实现。根据系统的总体设计要求,其信息融合部分需要进行决策融合、数据关联和数据融合。文中研究了多模导引头信息融合所采用的算法,并在研制出的信息融合分机中运用了上述优选算法。同时,对信息融合的这几个关键技术进行了深入的理论研究。在数据预处理方面,研究了异常数据的识别、修补和时间对准方法。量测数据中野值的剔除方法对跟踪性能有很大影响,针对干扰影响大小的不同,提出了一种对新息在线自适应加权的方法。该方法首先进行野值的判决并剔除,在判决并去掉野值后,对新息乘以一个单调下降的加权函数,根据新息的大小自适应在线调整其权值,改变量测值对滤波估计的修正作用,从而达到提高滤波精度的目的。在决策融合理论方面,主要研究证据理论,侧重于冲突情况下的证据理论处理,研究了证据理论存在的问题以及相应的改进算法。改进算法可以充分利用各传感器信息,并对组合结果进行自适应选择,自适应选择的结果与传感器精度、可靠性以及判决门限值有关。此算法可以解决冲突情况下的目标决策问题。在数据关联方面,研究了最近邻法(NN)、概率数据关联算法(PDA)和联合概率数据关联(JPDA)算法。在杂波环境中,概率数据关联和联合概率数据关联算法是目前十分有用的跟踪算法,但是一旦出现某种干扰或是故障,通过概率数据关联算法得到的滤波值就会偏离真实值很多,造成滤波发散,严重影响性能。针对这一不足,基于概率数据关联算法中的组合新息,提出了修正概率数据关联算法,并进行了对比仿真,仿真结果验证了修正算法的有效性。在融合算法方面,研究了状态向量融合、量测向量融合、离散卡尔曼滤波递推方程和数据融合算法。根据理论和实验结果,提出了一种新的状态融合模型,即修正的测量航迹—航迹融合模型(MMTF),作为三模导引头数据融合的数学模型,并为模型提供了理论依据。基于卡尔曼滤波预测、修正的思想,对雷达、红外传感器数据融合问题进行了研究,提出了雷达、红外传感器数据融合的新方法,仿真和实验结果表明,它可使主动雷达、红外传感器达到较好的数据融合效果。在系统实现方面,根据系统的指标要求,给出了基于高速DSP处理器TMS320C6201和FPGA的整体硬件设计、系统工作过程和软件流程,通过RS—422串口和主机口(HPI口)实现融合分机与被动雷达、主动雷达、红外传感器和弹上计算机的通信,完成了整个设计流程的调试。通过高山对海试验的检验,达到了实时跟踪的效果。