摘要：針對模糊推理航跡關聯時濾波發散、隸屬度函數性能下降、關聯門限值確定難、復雜情況下關聯效果變差等問題。提出基于修正模糊理論和D-S證據決策的航跡關聯算法。算法在衰減記憶擴展卡爾曼濾波的基礎上,提出對數似然函數自適應修正隸屬度函數不定向畸變的方法,提出帶沖突分解和一致聚焦的D-S證據決策的航跡關聯方法,仿真結果表明,在高密度航跡條件下,新算法與原算法相比,提高了隸屬度函數性能,解決了相關門限值確定難的問題,新的航跡關聯算法可使航跡平均關聯決策正確率提高5.3%。