基于证据理论的雷达信号融合识别算法改进研究

针对利用证据理论不能高效识别和区分复杂多变的雷达信号的问题，对证据融合识别算法进行了改进。首先引入分类策略和运用一致性排序法分别对待识别信号进行证据分类和求各参数的权重值；然后用改进的证据融合规则对信号进行参数加权融合和验证，再对各信号集中的信号进行融合和判决识别。仿真表明，改进后的算法可对待识别信号进行正确分类识别，识别率高，消耗时间少，适合实际信号的识别应用。 本文探讨的是针对复杂多变的雷达信号识别问题，通过对基于证据理论的雷达信号融合识别算法的改进。在现代战场环境中，雷达信号具有参数交错、特征缺失、体制多样和不确定性等特性，使得传统的单一参数识别方法难以应对。证据理论提供了一种融合多参数信息的识别方法，但面对完全冲突的证据，其效果有限。 改进的算法首先引入了分类策略。通过分析证据对目标的支持度，将证据源按照其支持的目标框架进行分类，避免了将少数数据的目标误判到多数数据的目标中。分类策略考虑了每个证据mi对每个目标Al的支持度，其中支持度可以通过证据的参数属性计算得出。最大支持度作为分类决策的关键依据。 采用一致性排序法来确定各个信号参数的权重值。由于雷达信号参数的不确定性，参数的重要性各异，一致性排序法能够根据参数对目标识别的贡献程度进行排序，从而赋予不同的权重。以四个雷达信号参数（RF、PRI、PW、MOP）为例，通过比较它们的相似度，可以得到各个参数的权重，用于后续的加权融合。 接着，改进的证据融合规则被应用于信号参数的加权融合和验证。对于冲突性证据，采用加权平均合成，减少冲突带来的不确定性影响；对于不冲突性证据，根据交叉融合程度进行合成，增强了算法的抗干扰能力。这一过程旨在优化证据的融合效果，提高识别的准确性和效率。 仿真结果显示，改进后的算法在对待识别信号的分类识别上表现出色，识别率高，同时消耗的时间较少，这使得该算法更适合实际的雷达信号识别应用。相较于现有方法，该算法在处理冲突证据时更为有效，降低了错误识别的可能性，同时减少了计算复杂度。 基于证据理论的雷达信号融合识别算法的改进研究，旨在解决复杂环境下雷达信号识别的挑战。通过证据分类、参数权重计算和证据融合规则的改进，提高了算法的识别性能和实用性。这项工作对于提升雷达信号处理的智能化水平，以及在复杂战场环境下的目标识别能力具有重要的理论和实践价值。