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摘要
雷达组网协同探测中，受不同探测精度、观测维度及环境噪声影响，信息系统获取的传感数据包含一定不精确、不确定信息，导致无法对目标点迹准确分类识别。为此提出了一种基于置信函数的分类器自优化雷达点迹识别算法。首先，基于置信函数理论创建目标、杂波、不确定数据的证据识别框架，并设计可实时给定目标数据类别隶属度的深度神经网络模型分类器。然后，依托当前迭代轮次分类结果进行辅助决策证据构建，并根据点迹分布特性进行证据修正融合。最后，基于全局融合结果进行点迹类别标签更新，并重新驱动网络模型分类器进行在线学习与更新，如此迭代循环直至所有的雷达点迹数据类别标签不再发生改变。基于雷达实测数据集对算法性能进行验证分析，结果表明与传统算法相比新算法能够有效提升雷达点迹的分类正确率，而且随着样本数据的丰富算法收敛时间可急速减少，便于在后续工程中推广应用。
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