【摘 要】
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该文讨论了数据融合系统中的辐射源识别、平台识别问题.近年来装备部队的传感器种类越来越多,使得多种传感器的数据融合技术的研究取得很快的发展.针对雷达辐射源特征,把人工
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该文讨论了数据融合系统中的辐射源识别、平台识别问题.近年来装备部队的传感器种类越来越多,使得多种传感器的数据融合技术的研究取得很快的发展.针对雷达辐射源特征,把人工神经网络、模糊匹配方法和DS证据理论结合起来,提出一种雷达型号的三级识别模型.首先,用神经网络进行粗分类,得到与待识别雷达相似的子集.其次,用模糊匹配方法从该子集中识别出雷达的型号;最后,用DS证据理论融合多个不同时刻辐射源信息,以增强识别效果.结果表明该模型是正确有效的.在获得辐射源型号后,用知识库中的规则,完成平台的识别.重点研究了径向基神经网络学习算法,梯形曲线、柯西曲线、高斯曲线等模糊匹配算法,DS证据理论算法.确定了公式中的参数值,给出了DS证据理论的概率赋值方法.
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