1.一种序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法，其特征在于，该仿真模拟器包括航迹关联模拟器、航迹起始模块和航迹滤波模拟器；航迹模拟器的启动由传感器输入航迹点启动，首先运行航迹关联模拟器，如果输入的传感器航迹点与已有航迹关联上，则将航迹点与关联航迹输入航迹滤波模拟器，否则输入航迹起始模块，产生新融合航迹;航迹滤波模拟器对当前目标运动状态进行更新，并将更新结果保存到融合航迹数据列表;航迹关联模拟器执行如下步骤：第S100步：输入传感器j在 时刻的原始航迹点为 ，z为原始航迹点 的运动状态向量；第S101步：判断融合航迹列表是否为空，如果空转航迹起始模块，否则转入第S102步；第S102步：选择航迹列表中的一条航迹i，根据航迹i上一时刻的航迹点位置估计值 ，预报 时刻的航迹点位置预报值 ，其中，F是运动状态转移矩阵，预报 时刻的状态协方差矩阵为 ，其中P是状态协方差矩阵，Q是过程噪声协方差矩阵， 是状态协方差矩阵估计值， 是状态协方差矩阵预报值；其中，融合航迹列表为 ，n为航迹列表中的航迹数量，K i 为编号为i的航迹中的点数；x为融合航迹列表 的运动状态向量；第S103步：计算目标关联分离度 ；SDOA为目标关联分离度，用于定义两个目标之间关联计算面临的难度；S104步：设置两个错误关联概率表，分为两类错误，第一类为应该关联的点未关联的概率表，记未TAB1，第二类为不应该关联的点进行了错误关联的概率表，记未TAB2，表中列出不同SDOA数值下进行两种错误关联的概率；在仿真中，待关联的原始航轨点对应目标的ID为 ，融合航迹最后点对应的目标ID为 第S105步：如果 ，则查询TAB1表，关联概率为 ，否则查TAB2表，关联概率为 ；第S106步：依据S105的关联概率，按照伯努利分布生成随机数，如果为1，将 与 关联，转入航迹滤波模拟器，否则转入航迹起始模块；航迹滤波模拟器执行如下步骤：第S200步：输入融合航迹i上个时刻融合航迹点估计值 ，关联的当前时刻传感器原始航迹点 ，仿真目标 时刻航迹真值 ；第S201步：计算航迹预测， ；其中， 为当前状态真值与预报值的函数；第S202步：计算状态协方差预测， ，上个时刻滤波状态协方差矩阵估计值为 ，过程噪声协方差矩阵为 ；第S203步：计算增益矩阵 ， 为观测矩阵；传感器原始航迹误差协方差为 ；第S204步：计算航迹点位置估计值更新值 ，输出融合滤波航迹点，并存储到 ；第S205步：更新 时刻状态协方差矩阵估计值为 ；航迹起始模块执行如下步骤：第S300步：判断传感器航迹点是否与已有航迹关联，是进入步骤S301，否进入步骤S302；第S301步：无新航迹起始；第S302步：传感器新航迹点作为新航迹第一点，航迹号为历史航迹号加1；其中，所述步骤S103具体包括如下步骤：S103.1：输入传感器原始航迹误差协方差 ， 为原始航迹的纬度标准差， 为原始航迹的经度标准差，根据原始航迹精度先验信息进行设置；S103.2：待关联的原始航迹点位置的概率密度函数为航迹中最后一个估计点外推预报位置的概率密度函数为 ;S103.3：令 为概率密度函数的平均，N1、N2、M分别用N1(x)、N2(x)、M(x)表示；分别计算 和 、 和 之间的KL散，即 ，其中 ；S103.4：计算 和 的JS散度，即 。
2.如权利要求1所述的序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法，其特征在于，错误关联概率表在模拟器执行前作为配置表提前配置。
3.如权利要求1所述的序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法，其特征在于，所述航迹滤波模拟器中，对于六维滤波器，即经纬高加各自的速度，则 ， ， 为时间间隔。
4.如权利要求1所述的序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法，其特征在于，所述航迹滤波模拟器中，对于四维滤波器，即经纬加各自速度，则 ， ， 为时间间隔。
5.如权利要求1-4任一项所述的序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法，其特征在于，函数 为 ，其中 的设置参数。
6.如权利要求5所述的序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法，其特征在于， 时，航迹滤波模拟器模拟KF滤波器效果。
7.如权利要求5所述的序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法，其特征在于， 时，航迹滤波模拟器模拟完全没有截断误差，和真实运动完全一致的理想运动模型。
8.如权利要求5所述的序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法，其特征在于， 时，航迹滤波模拟器模拟介于线性滤波器与理想滤波器之间，线性修正截断误差的滤波器。
9.如权利要求1-4任一项所述的序贯式多传感器航迹融合效果仿真模拟器的设计方法，其特征在于，函数 为 ，其中 表示用户自定义的某种滤波器中运动方程，此时航迹滤波即仿真用户自定义运动方程下的滤波效果。
