李陆军，丁建江，吕金建，马梁

(1.空军预警学院,湖北 武汉　430019； 2. 中国人民解放军93975部队，新疆 乌鲁木齐　830000)



基于DST和PCR5的弹道目标识别方法

李陆军1,2，丁建江1，吕金建1，马梁1

(1.空军预警学院,湖北 武汉430019； 2. 中国人民解放军93975部队，新疆 乌鲁木齐830000)

在反导系统中，基于多传感器多源信息的融合识别，一直是研究的热点。为了解决不精确、不确定、冲突的多源信息的融合问题，结合DST(证据理论)和PCR5(比例冲突再分配准则)在处理不同冲突程度证据时的优势，提出了一种自适应的弹道导弹目标识别方法。首先引入关联系数的概念，用来表征证据间的冲突大小；其次给出了目标综合识别步骤；最后结合2个例子进行了仿真验证。结果表明，该方法识别率高，收敛性快，能够有效解决在识别中不稳定、不一致信息的融合问题，具有一定的应用价值。

弹道导弹；综合识别；证据理论；PCR5准则；关联系数；冲突

0　引言[1-14]

在弹道导弹防御中，目标识别是最关键、最核心、最没有把握、最没有解决好的环节，如何有效识别真假弹头是战场致胜的关键，也是预警装备最需要攻破的技术难题。弹道导弹识别涉及的装备复杂多样、技术含量高，装备性能极易受到影响，加之目标突防措施多样，能够释放各种欺骗手段，战场环境复杂，单一传感器、单一特征不能满足识别的需求，多传感器、多特征的综合识别是未来的发展趋势[1-3]。

证据理论作为一种不确定性推理方法，广泛运用于目标综合识别，但是在进行高冲突的信息融合时效果不理想，因此出现了一些如Yager[4]、Smets[5]、孙全[6]、邓勇[7]、Murphy[8]等组合规则，其中Yager规则将冲突分配给未知集，过于保守；……