模糊神经网络与证据理论的飞机目标敌我识别

作者：李勇; 王德功; 杨佐龙

来源：吉林大学学报(信息科学版), 2012, (01): 78-82.

• 模糊神经网络
• 证据理论
• 数据融合
• 敌我识别 fuzzy neural networks
• D-S theory
• data fusion
• frien d and foe identification

为满足复杂环境下目标敌我属性识别能力,提出了一种基于模糊神经网络(FNN:Fuzzy Neural Net-works)和证据理论的新敌我识别方法。该方法利用模糊神经网络和证据理论信息的处理能力,将敌我识别器(IFF:Identification Friend-or-Foe)、电子支援措施(ESM:Electronic Warfare Support Measure)、雷达及红外获取的信息融合,进行敌我识别。仿真结果表明,该方法的识别能力明显优于单一模糊神经网络分类器,识别率达0.994,同时具有很强的容错性和一定的抗干扰能力,更适合战场需要。

• 出版日期2012
• 单位中国人民解放军空军航空大学