1.一种基于多源基础信息的无人机点迹融合方法，其特征在于，所述融合方法具体包括以下步骤：S1)对不同手段获取的无人机监视信息的信号源进行时空统一处理；具体步骤为：S1.1)对不同手段获取的无人机监视信息的信号源分别建立时空坐标系，根据建立的时空坐标系对所有的无人机监视信息的信号源所获取的点迹进行校准；S1.2)基于校准后的点迹，建立统一态势时间轴，将校准后的多源态势点迹按照其实际发生在时间轴上进行映射，去除重复的点；S1.3)建立四维空间直角坐标系；S1.4)将所有S1.2)保留下来的点迹分别映射在S1.3)建立的四维态势空间内；S2)对S1)处理后的信号源计算得到融合向量，根据确认的融合向量，将相同时刻所有的信号源获取的点迹集合进行融合，形成的唯一的一个点迹；具体步骤为：S2.1)若假设n路无人机监视信息的信号源的统计信任度依次为： 则根据归一化原则得到第i路i∈(s 1 ,s 2 ,…,s n )无人机监视信息的信号源的统计信任度权重系数 为： 为第i项信号源的统计信任度； 为从1到n项信号源的统计信任度累加； 为第i项信号源的统计信任度权重系数， 为第j项信号源的统计信任度；S2.2)根据S2.1)得到的统计信任度权重系数 代入公式(2)求第i路无人机监视信息的信号源的统计信任度权重系数为w i ，i∈(s 1 ,s 2 ,…,s n )，其中，(s 1 ,s 2 ,…，s n )为信号源集合,公式如下:式中， 为第i路优先级权重系数，w i Td 为统计信任度权重系数； 为第j路优先级权重系数， 为统计信任度权重系数； 为第i项优先级权重系数与统计信任度权重系数乘积； 为从1到n项优先级权重系数与统计信任度权重系数乘积的累加；S2.3)根据S2.2)得到的加权系数w i ，代入公式(3)中得出综合点迹在时刻k的融合向量 式中， 为融合向量的经度或者纬度； 为从1到n项信号源总的加权系数与坐标数值的累加；S2.4)根据S2.3)根据确认的融合向量，将相同时刻所有的信号源获取的点迹集合进行融合，形成的唯一的一个点迹。
2.根据权利要求1所述的融合方法，所述S1.1)中点迹进行校准的具体步骤为：S1.11)从不同手段获取的无人机监视信息的信号源中选择一个信号源的点迹；S1.12)对选取的点迹进行时间校准；S1.13)对经过S1.12)处理后的点迹进行坐标轴转换；S1.14)重复S1.11)-S1.13)直至将从所有无人机监视信息的信号源获取的点迹都校准完毕。
3.根据权利要求2所述的融合方法，其特征在于，所述无人机监视信息的信号源的获取包括主动手段获取或被动手段获取。
4.根据权利要求2所述的融合方法，其特征在于，所述S1.12)中的时间校准为：按照时区划分调整时间基准，并在点迹的接收时间上减去延迟时间；如果无法获知原始点迹所采用的时间基准以及信号源的延迟信息，通过以下三种方法进行校准：给出各信号源的时间延迟；设置两信号源间的相对时间延迟；选取一对或多对航迹进行关联，根据关联点迹的空间状态信息计算出两信号间的相对时间延迟。
5.根据权利要求2所述的融合方法，其特征在于，所述S1.13)中坐标轴转换具体包括：站心地平极坐标与站心地平直角坐标的相互转换或地心直角坐标与地心大地坐标的相互转换。
6.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-5任意一项所述的一种基于多源基础信息的无人机点迹融合方法。
