随着科学技术的飞速发展,各种隐身技术、电子干扰技术的使用,依靠单传感器进行战场数据的采集已经无法满足现代战争的需要,多传感器系统将逐渐取代单传感器系统。在多传感器融合系统的实现过程中,对传感器采集数据的精确化和准确化是后续融合过程的基础。因此多传感器数据级的融合结果将直接影响多传感器系统的性能优劣。本文以地面战场的多传感器的应用为背景,致力于研究一种适用于地面目标的多传感器数据级融合系统方案。对于本文研究的多传感器系统,其原始数据经过预处理后,包含的信息量少,因此针对性的提出一种实现多传感器数据融合方案。首先,使用带反馈的串并结构作为融合结构,这一结构在时间上是串行结构,空间上是并行结构,并通过反馈实时调整融合参数。其次使用二阶匀加速运动模型进行目标位置预测,并使用椭圆关联门进行粗关联。在粗关联不能完全关联时,使用改进关联算法进行精关联。最后使用表决法和证据理论进行信息报数据的融合,并使用动态的基本信任分配函数进行可信度的分配。此外,使用多组模拟数据对融合系统进行了测试,结果表明:关联过程可以有效地区分目标运动状态数据及单点交叉或多点交叉的运动模型;融合系统可以有效地降低状态数据和属性数据的方差,提高数据的稳定性和准确性。最后对本文的工作进行了总结,指出本课题的下一步工作重点在于快速目标的信息融合及进一步降低融合误差、改善融合效果。