本发明涉及一种空中目标关联识别方法，具体包括如下步骤：步骤1、首先，对目标对象的原始空间数据进行筛选并规范格式；步骤2、将规范后的数据按照指定的分组数量进行分组并对每个分组；步骤3、对分组后的每组按照设置的动态阈值分别进行处理，选取核心对象，得到每个分组的核心对象列表；步骤4、随后，根据核心对象列表进行局部聚类；步骤5、选取局部聚类的代表点；步骤6、最后再进行全局确认得到聚类。本发明的方法不但保留了DBSCAN聚类方法能够通过单位区域内对象数量来发现任意形状和大小的类簇的优点，而且克服了DBSCAN方法的密度阈值ε和MinPts全局唯一的缺点减少的了聚类时间和内存消耗。