基于雷達與IFF信息融合的敵我識別方法研究.pdf

1、由于以敵我識別器（簡稱IFF）為代表的傳統(tǒng)協(xié)作式敵我識別方法所能獲得的目標身份屬性有限，且其對系統(tǒng)的可靠性要求高，導致它做出的目標屬性判別結(jié)果不夠準確?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭是信息化條件下的高技術(shù)戰(zhàn)爭，其環(huán)境充斥著各種干擾，為了取得戰(zhàn)爭的勝利，獲取可靠的目標身份屬性是首要條件。然而，傳統(tǒng)的協(xié)作式敵我識別方法已經(jīng)無法滿足該要求，因此需要結(jié)合非協(xié)作式敵我識別方法形成綜合敵我識別網(wǎng)絡，擴大整個系統(tǒng)的時域/空域/頻域覆蓋范圍，得到更加可靠的目標身份判別結(jié)果。

2、其中，高效、可靠的信息融合技術(shù)是保證該系統(tǒng)準確度的關(guān)鍵所在。
　　本文依托基于雷達與IFF的綜合敵我識別課題，主要研究了不確定性的處理、周期融合算法、可以解決準則屬性判別結(jié)果間沖突的改進 D-S算法和綜合敵我識別系統(tǒng)識別框架，主要內(nèi)容有：
　　1、分析了系統(tǒng)中雷達與IFF目標信息的不確定性，并根據(jù)該分析結(jié)果選取了合適的身份推導算法和融合方法，以減小模糊不確定性和隨機不確定性對系統(tǒng)最終判決結(jié)果的影響。
　　2、研究了周期

3、融合方法。首先分析了利用一般D-S進行周期融合存在的超估計問題，然后提出了基于模糊綜合評判的周期融合方法，通過仿真驗證了該方法能剔除部分錯誤周期判別結(jié)果并提高融合速度。
　　3、研究了能夠部分解決證據(jù)集沖突的基于證據(jù)折扣度的證據(jù)改造方法，該方法保持 D-S的組合規(guī)則不變，利于工程實現(xiàn)。在修正證據(jù)集的基礎上提出了融合結(jié)果的可信度估計方法。通過仿真證實了此改進 D-S方法的沖突解決能力，也驗證了所提的可信度估計方法的合理性。