基于IFF與雷達(dá)信息的目標(biāo)身份融合算法研究.pdf

1、綜合目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)與傳統(tǒng)的敵我識(shí)別器（IFF）相比，能夠利用多種傳感器提供的信息對(duì)目標(biāo)身份進(jìn)行判決，提高了目標(biāo)識(shí)別的可靠性可準(zhǔn)確度。其中融合不同傳感器提供的目標(biāo)身份證據(jù)的方法——D-S證據(jù)推理，起了關(guān)鍵性的作用，與傳統(tǒng)的身份融合方法相比，D-S證據(jù)推理符合人的推理決策過(guò)程，擺脫了先驗(yàn)概率的束縛，劃分了信息的確定與不確定區(qū)間，計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單，融合過(guò)程便于理解，在綜合目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)等領(lǐng)域得到了廣泛地應(yīng)用。本文在目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)這個(gè)大框架下，結(jié)合前人的

2、工作，分析了D-S證據(jù)推理在應(yīng)用中存在的問(wèn)題，并在D-S證據(jù)推理近似算法、組合規(guī)則、決策準(zhǔn)則及其在基于 IFF與雷達(dá)的綜合目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用等方面進(jìn)行了研究。具體工作和貢獻(xiàn)如下：
　　1)分析了D-S證據(jù)推理中的焦元“爆炸”問(wèn)題，并研究了解決此問(wèn)題的k-l-x算法、Bayes算法、Summarization算法、D1算法和截?cái)嘈虳-S算法，并對(duì)截?cái)嘈虳-S算法進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)算例仿真比較了它們性能，而且系統(tǒng)仿真表明它們能夠有效地

3、提高基于IFF與雷達(dá)的綜合目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性；
　　2)分析了D-S證據(jù)組合時(shí)高沖突證據(jù)組合問(wèn)題，研究了Yager組合規(guī)則，通過(guò)加權(quán)分配沖突和改造證據(jù)解決此問(wèn)題的方法，并針對(duì)其不足進(jìn)行了改進(jìn)，仿真表明它們均能對(duì)高沖突證據(jù)進(jìn)行有效地組合，可以增加基于IFF和雷達(dá)的綜合目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的容錯(cuò)能力；
　　3)針對(duì)基本決策準(zhǔn)則的判決模糊或不能判決的問(wèn)題進(jìn)行了研究，并給出了基于Pignistic概率和期望效用區(qū)間的決策方案，仿真表明通過(guò)