基于证据网络的多源敌我识别信息融合处理深度解析

本文档深入探讨了"多源敌我识别信息融合处理方法研究"这一主题，针对电子科学与技术领域的复杂挑战，尤其是对于集成敌我识别系统的需求。论文由国防科学技术大学研究生李中杰撰写，其硕士导师是吴巨红副教授。研究的背景和意义在于，随着信息技术的发展，敌我识别技术在军事和安全领域的应用日益重要，而多源信息融合则是提高识别准确性和鲁棒性的重要手段。 论文首先回顾了课题的来源和选题依据，强调了在多变战场环境中，整合多种传感器获取的敌我识别信息的重要性。它指出，当前的研究现状表明，敌我识别技术正在经历快速发展，特别是在协同与非协同识别信源以及外部信源获取目标信息方面。作者还详细介绍了JDL（Joint Discriminant Likelihood）信息融合模型，这是一种多假设结构，旨在通过综合不同信源的证据来做出更准确的判断。 章节二进一步分析了各种类型的信源信息特点，包括典型协作式识别如雷达和红外系统，它们的特点是实时性和高精度，而非协作识别如卫星或无人侦察机则可能提供全局视角但数据更新频率较低。外部信源如社交媒体和公开数据也逐渐被纳入考虑，这些信息虽可能存在噪声，但能提供额外的情报。 证据网络理论是论文的核心部分，证据网络作为一种信息融合工具，可以有效地处理不确定性并量化证据间的依赖关系。作者在第三章详细阐述了证据网络的基础概念，包括证据的定义、证据的加权和融合规则，以及如何利用证据网络模型来融合多源敌我识别信息，形成更为全面且可信的识别决策。 论文的结构清晰，将理论与实际应用相结合，旨在提出一种基于证据网络的多源敌我识别信息融合处理策略，这不仅有助于提升识别系统的效能，也有助于未来军事和安全领域的智能化决策。整个研究展示了作者对敌我识别问题的深入理解和技术创新能力，具有很高的实用价值和理论贡献。