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　　数据融合技术是重要的信息处理技术，包括数据时空配准、数据关联、状态估计、属性识别等过程 ，通常存在大量的数据匹配处理过程，如传感器数据由极坐标系转到地理坐标系时，需要本机导航提供的位姿信息，从而需要传感器数据与本机导航数据在时间上保持一致，需要通过匹配搜索使传感器的时间戳与导航数据保持一致或接近。又如在目标航迹管理中，当对某一特定批号的航迹信息进行更新时，需要通过搜索过程快速查找到该条航迹以更新相应信息。当目标航迹数较多时，上述搜索过程将会降低处理的时效性。

　　假设N个数据元素的查找表用一长度为N的d维数组表示V[N]，d为数据元素的维数；哈希地址的取值范围为[0, M − 1]，即哈希表中基本表的长度为M，用长度为M的一维数组B[M]表示；哈希表的溢出表用长度为N的一维数组表示O[N]，如图3所示。数组B[M]、数组V[N]以及数组O[N]共同构成了若干个单项链表。其中，B[M]中存储链表表头地址，“ ”表示无效链表；O[N]中存储后继节点，“ ”表示无后继节点，即链表尾节点；V[N]中存储原始数据记录。

　　由表3可知，随着目标数的增大，哈希匹配方法与遍历匹配方法相比，在时效性上的优势越来越明显，耗时缩短了1~3个数量级；当目标数相同时，通过哈希函数映射将原始数据集分的数据桶越精细，所耗时间越少。表3中四种匹配方法的时间t (ms) 随目标个数N的变化曲线方法的耗时t随目标数N呈指数增长；而采用了哈希变换技术的M1~M3方法的耗时t随目标数N呈近似线性增长关系。通过拟合，M0~M3方法的计算复杂度如表4所示。