1、常規(guī)防空雷達由于受固有性能等影響，其飛機目標自動分類與識別一直是目標識別研究領域的難點。目前,國內裝備大量的常規(guī)防空雷達，如果能在常規(guī)防空雷達目標識別上取得突破，將具有重大的軍事與經濟意義。本文通過分析不同體制雷達在目標識別上的優(yōu)勢和局限性，提出把常規(guī)防空雷達回波特征和電子支援偵察系統(tǒng)得到的機載輻射源特征聯合起來，構造合理的識別系統(tǒng)的新思路，以此來滿足不同背景下對飛機目標識別的需求。在現代戰(zhàn)場上，隨著電子對抗技術的廣泛適用，傳感器所提供

2、的信息往往是不精確、不可靠的，如何能真實的體現傳感器的可信度對于系統(tǒng)的有效性和可靠性非常重要。在信息融合方面，如何能把模糊邏輯、神經網絡、專家系統(tǒng)等智能技術有機結合在一起也是一個重要的發(fā)展方向。本文主要工作是研究提取飛機目標的調制周期特征，近似熵、范數熵，獲取傳感器可信度以及構造實現目標識別的智能化類型融合模型和算法。
　　由于飛機旋轉部件對雷達電磁波調制會產生周期調制特征，所以常規(guī)防空雷達選取周期調制特征來識別飛機目標是比較有效

3、的。本文研究了直升機、螺旋槳飛機和渦扇噴氣飛機回波調制特性的參數模型，分析了這三類飛機所產生的回波信號特點，采用復AR頻域雙譜切片法來有效獲取目標回波的周期調制特征。
　　由于傳統(tǒng)方法等在提取機載雷達輻射源信號特征的時候存在著一定的不足，本文提出把近似熵和范數熵作為飛機目標識別的無源特征參數，給出了提取相應特征熵的算法，實現對機載雷達輻射源信號的識別，通過和機載雷達類型的匹配，實現對目標的識別。
　　由于傳感器受自身和環(huán)境等

4、因素的影響，所測的信息往往不準確、不可靠，為了使多傳感器信息融合結果更加可靠，本文把傳感器可信度引入融合算法中。本文將傳感器可信度分為統(tǒng)計可信度和環(huán)境可信度。研究采用BP神經網絡獲得傳感器的統(tǒng)計可信度，用自適應模糊神經網絡獲得傳感器的環(huán)境可信度，使傳感器可信度更符合實際情況。
　　本文研究了基于神經網絡、模糊推理與專家系統(tǒng)的多極神經網絡類型融合系統(tǒng)，包括傳感器子網和融合子網。傳感器子網是一種基于專家規(guī)則的模糊神經網絡，網絡結構和各