摘 要:随着信息技术的飞速发展，目标识别技术已在军事和民用设备中被广泛应用，目标识别作为信息融合技术的重要组成部分，变得愈加重要。但是单个传感器只能提供信息源的部分的、不够精确的信息。所以，如果可以通过将多个传感器获取的信息进行的互补、冗余和辅助等处理，那么就可以得到更加精确，可信度更高的信息。因此目标识别已从单一识别转化为多传感器目标识别，并在目标识别后进行信息融合。信息融合就是将不同传感器对某一目标、环境特征描述的信息综合成统一的特征表达的处理过程。人脑与多传感器目标识别系统相比，在信息表现的多样性、信息融合以及信息处理速度等方面已不占优，多传感器目标识别系统，利用多传感器提取到独立、互补的信息，进行多传感器信息融合。
多源信息综合目标识别技术应用在战场上，即可以对战场上敌方军事设备的进行识别，以及了解敌双方作战兵力分布和在时间和空间分布上的动态变化。根据获取的信息分析并判断战场上发展趋势，得到关于对方战斗配置的结构分布、敌方战斗特点的评估，并对敌方战斗意图进行识别，从而使指挥者得到更多的信息支持，做出更有迅速、更有利和更加稳妥的战术决策。
本课题利用多传感器获取的信息（涉及雷达侦查信息、通信侦查信息、雷达探测目标航迹信息等），通过D-S证据理论算法的研究，研究信息之间的数据融合。
关键词：多传感器；信息识别；数据融合；D-S证据理论
目录
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论-1
1.1 引言-1
1.2 课题背景-1
1.2.1 发展概况-1
1.2.2 数据融合技术的研究现状与趋势-1
1.2.3 基于数据融合技术的目标识别研究现状与趋势-2
1.3 本课题所做的工作-2
第2章 多传感器数据融合技术-3
2.1 多传感器数据融合技术的基本原理-3
2.2 多传感器数据融合的模型-3
2.3 多传感器信息融合的层次-3
2.3.1 数据层融合-4
2.3.2 特征层融合-4
2.3.3 决策层融合-4
2.4 多传感器数据融合方法-5
2.4.1 基于物理模型的识别技术-5
2.4.2 基于特征推理技术的识别技术-5
2.4.3 基于认识模型的识别技术-6
2.5 本章小结-7
第3章 基于D-S证据理论的算法研究-9
3.1 基于D-S证据理论的算法研究-9
3.1.1 D-S证据理论的基本概念-9
3.1.2 D-S组合规则及其空间解释-10
3.1.3 决策规则-11
3.2 本章小结-12
第4章 多源信息联合识别处理设计-13
4.1 信息预处理设计-13
4.1.1 时间基准-14
4.1.2 方位相关-15
4.2 单平台多传感器联合识别-16
4.2.1 集对分析算法-17
4.3 跨平台多传感器联合识别-18
4.3.1 坐标变换-19
4.3.2 仿真分析-21
4.4 识别评估-25
4.5 本章小结-27
第5章 总结与展望-29
5.1 总结-29
5.2 展望-29
参考文献-30
致谢-31
