【摘 要】
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本文讨论了多源数据融合中的目标识别技术，包括辐射源识别和平台识别。针对雷达辐射源识别，本文提出了人工神经网络，模板/模糊匹配方法和D-S证据理论结合起来的雷达型号三级识别
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本文讨论了多源数据融合中的目标识别技术，包括辐射源识别和平台识别。针对雷达辐射源识别，本文提出了人工神经网络，模板/模糊匹配方法和D-S证据理论结合起来的雷达型号三级识别模型。首先利用LVQ学习矢量量化神经网络进行粗分类，识别出雷达的体制，从而缩小了匹配范围；然后通过模板/模糊匹配识别出雷达的型号；最后利用D-S证据理论对不同时域和空域的数据进行融合，以增强识别效果，提高雷达型号的识别率。在获知辐射源型号后，应用专家系统的知识，采用模糊产生式规则推理来完成平台的识别。本文最后给出了在不同噪声强度下的仿真测试结果。结果表明该模型提高了雷达型号的识别率，平台识别效果良好。充分显示了该系统在强噪声、电磁信号日益密集环境下的良好应用前景。
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