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弹道导弹在再入过程中为了提高自身突防能力往往伴随着分导现象。由于分导弹头数目未知,距离目标近且再入速度非常相近,使其以团状形态运动,在未知导弹任何先验信息前提下如何对分导弹头进行快速关联已成为亟待解决的难题。该文提出了一种改进的实时滑窗马尔可夫链-蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)次优数据关联算法,它应用蒙特卡洛采样方法对监控区域的测量集合进行组合优化,获得最大的后验概率密度进而逼近马氏链的平稳分布。该算法结合弹头分导实际情况,重新分配关联假设权值并优化了继承性,