写一份基于雷达数据，AIS数据，ads-b数据的航迹关联代码

航迹关联是指将雷达数据、AIS数据和ADS-B数据等多源数据融合起来，确定每一架飞机的航迹信息。一般来说，航迹关联的代码分为两个部分：数据处理和关联算法。下面是一个简单的示例代码，供您参考。

数据处理部分：

# 假设雷达数据、AIS数据和ADS-B数据分别存储在三个文件中，每个文件包含多行数据，每行数据表示一条记录
import pandas as pd

# 读取雷达数据
radar_data = pd.read_csv('radar_data.csv', header=None, names=['time', 'id', 'latitude', 'longitude', 'altitude'])
# 读取AIS数据
ais_data = pd.read_csv('ais_data.csv', header=None, names=['time', 'id', 'latitude', 'longitude', 'speed', 'course'])
# 读取ADS-B数据
adsb_data = pd.read_csv('adsb_data.csv', header=None, names=['time', 'id', 'latitude', 'longitude', 'altitude', 'speed', 'course'])

# 将三个数据集合并成一个数据集
data = pd.concat([radar_data, ais_data, adsb_data], axis=0, ignore_index=True)

# 对数据按时间进行排序
data = data.sort_values(by='time')

# 将重复的记录删除
data = data.drop_duplicates(subset=['time', 'id'])

关联算法部分：

# 定义一个函数，用于计算两个坐标点之间的距离
from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points 
    on the earth (specified in decimal degrees)
    """
    # 将十进制度数转化为弧度
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    # haversine公式
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * asin(sqrt(a)) 
    r = 6371 # 地球平均半径，单位为公里
    return c * r

# 定义一个函数，用于判断两个坐标点是否在同一位置
def is_same_location(lon1, lat1, lon2, lat2):
    return haversine(lon1, lat1, lon2, lat2) < 0.1 # 假设两个点距离小于100米则视为同一位置

# 定义一个函数，用于关联两个数据记录
def associate_records(record1, record2):
    if record1['id'] != record2['id']:
        return False
    if not is_same_location(record1['longitude'], record1['latitude'], record2['longitude'], record2['latitude']):
        return False
    if abs(record1['time'] - record2['time']) > 5: # 假设两个记录的时间戳相差不超过5秒，则认为是同一记录
        return False
    return True

# 定义一个函数，用于关联所有数据记录
def associate_data(data):
    groups = [] # 用于保存所有关联的记录组
    for i in range(len(data)):
        group = [data.iloc[i]]
        for j in range(i+1, len(data)):
            if associate_records(data.iloc[i], data.iloc[j]):
                group.append(data.iloc[j])
        if len(group) > 1:
            groups.append(group)
    return groups

# 调用关联函数，输出所有关联的记录组
groups = associate_data(data)
for group in groups:
    print(group)

上述代码仅为示例代码，没有考虑到实际应用中可能出现的各种情况，仅供参考。在实际应用中，需要根据具体情况对代码进行修改和优化。