模糊分类树在弹道目标识别中的应用

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1、2010年第5期导弹与航天运载技术No．52010总第309期MISslLESANDSPACFVEHlCLFSSumN0309文章编号：l004．7182(2010)05一0030—05模糊分类树在弹道目标识别中的应用冯德军1，丹梅1，来庆福1，张宏远2(1．国防科技大学电子科学与工程学院，长沙，410073；2．防化指挥工程学院，北京，102205)摘要：分析了弹道目标识别特点，指出它是典型的非合作目标识别，通常难以获取待识别对象的详细特征数据库，因此基于数据库匹配的识别方法实用性有限。根据这一特点，提出了基于分类树的弹道目标识别方法，阐述了分类树的基本原理

2、后，提出了弹道目标识别分类树的构造方法，在此基础上设计了弹道目标识别的模糊分类树，进行了相应的仿真实验。仿真实验结果表明所提出的方法有效。关键词：弹道测量；模糊分类树；隶属度中图分类号：V556文献标识码：AApplicationofFuzzyClassificationTreetoBaUisticTargetDiscriminationFengDejulll，DaIlMeil，LaiQing如1。ZhangH伽gyuan2(1．SchoolofElec仃onicScienceandEngineering，Natio舱lUniversit)，ofDefense

3、TecllIlolo韶，ChangSha，410073；2．1nstituteofChemicalDef-ence，Beijing，l02205)Abstract：Basedonanalysisofthecharacteristics，ballisticta玛etdiscriminationisprovedtobctypicallynon-cooperative．Thediscriminationmethodb勰ed·ondatab∞ematchisunpracticalsinceitisverydifficulttoobtaindetailedtargetf

4、baturedata．Thetargetdiscriminationmethodb邪edonclassificationtr．eeisproposed．ARertheprincipleofclassificationtreeisexpoullded锄dtheclassmcationtreeconfigurationisputfon^，ard，aballistictarget如z巧classification由reeisdesignedand始1ev卸tsimulationsareconducted．ThercsultsVerifiedtheefI’ective

5、nessoftheproposedalgorithIn．KeyWords：BalIisticmeasurement；Fuz巧classificationtree；MembershipdegreeO引言真假弹道目标识别是近年来倍受关注的热点问题，国内外投入了大量的人力和物力研究出了各种识别方法【卜31。这些识别方法所采用的目标特征各不相同，分类算法也差别很大，但大多有一个共同点，即需要建立详尽的识别特征数据库，这使得其实用性难以保证。弹道目标识别是典型的非合作目标识别，突防目标特性是进攻方的军事机密，目标识别传感器(主要是雷达)不仅难以获得待识别目标群的特征数据

6、库，甚至连真假目标类型和数目都知之不详，因此这类识别方法在实际应用中将受到很大限制。尽管难以建立详细的特征数据库，但识别方一般可以获取突防目标的一定先验知识，如突防目标的长度、反作用控制系统(RCs)的范围等。因此模糊分类树的思想是采用一系列的多特征查询问答来判断和分类，是一种十分自然的方法【4】。采用分类树进行弹道目标识别具有以下优点：a)直观，便于理解；b)效率高，容易满足弹道目标识别实时性的要求；c)先验知识的要求不苛刻，不要求复杂的匹配数据库；d)具有较高的分类精度。依据分类树的这些特点，提出了真假弹道目标识别分类树构造方法，设计了模糊分类树，实现了对

7、弹道目标的有效识别。1分类树的基本原理分类树又称决策树，是多级决策的一种方法，利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性特征，建立分类树的一个节点，再根据该特征的取值建立不同树的分支，在每个分枝集中重复建立树的下一个节点和分支的过程，树的质量取决于分类精度和树的大小。分类树构造由两个阶段构成，第1阶段为建树阶段，根据选择的特征建立决策树：第收稿口期：2009_o“15基金项目：国家自然科学基金资助项目(60672033)作者简介：冯德军(1972．)．男，博士，主要从事雷达电子战及雷达目标识别研究第5期冯德军等基下分类树的弹道目标识刖方法312阶段

8、为调整阶段，也就是对所建立的决策树进行