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由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力，已日益成为舰船的主要威胁。尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间，正确预测目标运动具有重要意义。针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数，对目标数据进行相关处理，应用径向基神经网络（RBFNN）分别对反舰导弹模式识别，仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理，仿真结果表明该算法的有效性。最后将两部分识别结果通过D—S证据理论进行综合决策，进一步提高了系统识别决策的可信度。