本文以航天发射上升段测控系统外轨迹跟踪为研究对象,开展了实时外轨迹跟踪数据融合处理方法研究。传统的外轨迹跟踪数据处理结果过于依赖单台设备数据质量,轨迹跳点较多,精度和可靠性不高。为确保航天发射上升段外轨迹实时处理结果的精度和可靠性,充分利用测量设备冗余信息,采用数据融合处理技术实现外轨迹实时处理,提供火箭飞行准确、可靠、科学的外轨迹跟踪支持,满足航天发射上升段指挥决策要求。本文的主要研究内容如下:调研了解了国内外数据融合技术现状,深入研究了测量数据融合前的预处理方法,采用设备、中心、融合前三级数据预处理模型,实现了测量数据系统误差修正、光电波折射和时间误差修正、丢点修复与野值判定修正以及时间对准预处理并进行了仿真验证。分析比较了常速度模型、常加速度模型、Jerk模型、Singer模型以及CS模型等运动学方程的特点,在对上述数学模型计算机仿真的基础上,提出了既满足实时处理要求,又能够准确描述火箭运动过程的最大加速度自适应调整的“当前”统计模型,作为航天发射上升段运动学方程。分析验证了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波三种非线性实时滤波方法,综合对比三种滤波方式的实时性和精度及其影响因素,最终选择无迹卡尔曼滤波作为数据融合处理方法,结合航天发射上升段运动学方程,设计实现了实时外轨迹跟踪融合处理算法,并进行了计算机数值仿真验证。最后,开展了实时外轨迹跟踪融合处理算法工程应用前的验证工作。利用发射场航天发射实战数据,对航天发射飞行过程进行复盘,采用实时外轨迹跟踪融合处理算法对测量设备跟踪结果进行实时处理,结果表明,融合处理比传统的外轨迹处理方法在精度和可靠性方面提高了一倍。通过该论文的研究和成果应用,进一步提高了中心计算机实时应用软件对冗余测量数据的利用能力,提升了外轨迹跟踪精度和可靠性,增强了航天发射场测控系统跟踪能力的整体水平。