李昌玺，周　焰，郭　戈，席秋实

（1.空军预警学院，武汉　430019；2.解放军95028部队，武汉　430079）

基于专家系统的弹道导弹目标识别方法*

李昌玺1，周焰1，郭戈1，席秋实2

（1.空军预警学院，武汉430019；2.解放军95028部队，武汉430079）

传统Dempster-Shafer（D-S）算法及其改进算法中，一般将冲突证据与不冲突证据统一融合，无论融合过程中冲突证据所占权重多小，这都将降低融合效率。针对这个问题，引入专家系统理论，面向信息融合中证据冲突的问题，将冲突证据与无冲突证据分组，构建了基于专家信任度的弹道导弹目标识别模型和专家知识库模型，从工程上设计了弹道导弹目标识别专家知识库系统，提出了两种专家知识权重确立方法，并通过实例以及仿真，验证了算法的可行性。

专家系统，弹道导弹，目标识别，D-S理论

0　引言

在弹道导弹目标识别系统中，由于各传感器对导弹目标观测的视角、方位以及各传感器误差的不同，容易造成数据的模糊性与不确定性。D-S理论作为解决信息融合中多传感器信息模糊问题的有效手段之一，越来越受到各学者的青睐，但其在处理证据冲突时，时常得到与常理相违背的结论，基于此，针对D-S理论的改进算法层出不穷。文献［1］利用传感器之间的平均距离确定冲突证据的权重，提出了一种冲突证据加权的方法；文献［2］通过引入权重系数区分不同证据在数据融合中的重要程度，提出了一种基于加权和矩阵运算的证据组合方法；文献［3］通过借鉴证据分类的思想，提出了一种基于证据分类的冲突证据合成方法。……