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基于贝叶斯网络的目标识别方法
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2017-12-14
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在现代防空作战中，为获得最佳作战效果，必须实时获取战场态势估计，目标识别是战场态势估计的重要组成部分。目标识别技术利用多传感器资源，通过对各个传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各传感器在空间和时间上的互补与冗余信息组合起来，来获取目标的属性分类或身份估计。多传感器识别系统主要包括：雷达目标识别、电子侦察、通信侦察、红外侦察、协作识别r敌我识别、航管）等。各类传感器从不同角度，获取目标的原始特征数据，然后经过协作和非协作识别处理，最终获得对目标的综合识别结果。
目标识别方法很多，主要包括表决法、贝叶斯网络、D-S证据理论、模糊集法、灰色关联方法、粗集理论和神经网络方法等。其中，贝叶斯网络的方法随着证据的到来，不断更新目标属性概率，更符合人们认识事物的主客观规律，得到了广泛的应用。本文根据贝叶斯网络，提出了一种空中目标识别系统的实现方法。
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