庞梦洋，索中英，郑万泽，黄 林 ，包壮壮

(1.空军工程大学基础部，陕西 西安 710051；2.空军工程大学学术科研处，陕西 西安 710051)

0 引言

敌我识别是通过各种技术和手段获取未知目标的信息，结合专用设备、系统，在所属作战时空内，对目标进行敌我属性识别的过程。无论是在古代战争还是现代战争中，准确地识别敌我属性是进行作战计划和实施的先要条件，而且随着现代化战争的作战环境复杂化、作战方式多样化以及战争科学技术的不断进步，敌我识别已成为飞机、舰艇等作战平台必不可少的功能。近年来，由于获取信息的途径和方法日益丰富，基于多传感器信息融合的非协同式敌我识别系统有了长足的进步发展，其中具有代表性的包括结合专家系统、神经网络、DS证据理论等新技术发展而形成的新型敌我识别系统，在大量文献中，从不同角度，基于不同的信息处理方法针对获取信息量化后组合、推理进行研究，但在实际处理信息过程中，采用单一的处理方法不能很好地解决具有不确定因素的敌我识别问题[1-3]。将多种方法进行结合分层处理，能够起到较好的功能互补作用，文献[4]中，谭源泉等结合模糊集和DS证据理论建立统一框架，提出了一种敌我识别算法。辛玉林等[5]基于粗糙集、神经网络和证据理论提出了一种新的数据融合方法，上述方法都是基于多传感器获取描述目标特征信息的综合处理过程，是特征层级的研究，而由特征层级过渡到决策层级是最终进行敌我识别决策的关键所在。……