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敌我识别器(IFF)可对我方飞机进行应答,但是对敌方和中立方目标则没有应答,此外,我方应答机可能未开机或被敌方干扰,仅靠IFF不能完全判定目标的敌我属性。因此,把地基雷达和IFF这两种传感器结合起来,利用它们分别得到的信息进行目标属性综合识别,有其重要的应用价值。在本文中,敌我属性利用目标的运动及位置参数来判别,因此需雷达和IFF系统提供目标的距离、角度、速度、高度、应答等信息,由于这些信息具有不确定性,其不确定性将直接影响目标敌我属性判别结果的置信度,因此,需要对目标信息不确定性的来源、大小以及对目标属性判别的影响做深入的研究,以便为综合目标识别的判决方法研究提供理论和应用基础。本文围绕着敌我识别这个课题,主要研究地基雷达与IFF的不确定性,以及不确定性在信息融合中对敌我识别的影响,其主要内容有：1.介绍地基雷达与IFF这两种传感器进行信息融合以获取目标敌我属性的研究背景及意义,并且介绍相关技术和研究现状,列出了传统的不确定性分析处理方法和现代的处理方法。2.分析在地基雷达和IFF信息融合中存在的不确定性,给出描述这些不确定性的方法。其中,地基雷达主要存在着随机不确定性,而IFF主要存在模糊不确定性。3.根据地基雷达和IFF所得到的目标运动信息(如目标距离、角度、速度、高度等),定量分析这些特征信息不确定性的大小和产生信息不确定的机理,研究结果表明：系统的噪声误差和采样误差是产生目标信息不确定性的主要因素。4.重点研究基于信息数理统计特性的不确定性分析方法,并与现代不确定性的表述方法做对比分析；提出把运用在地理信息系统上的不确定性理论运用到对雷达信息的研究上。研究表明：误差的实际分布用p-范分布比用正态分布描述更加准确。5.在地基雷达和IFF的信息融合过程中,研究不确定性在不同层次上融合时对敌我识别的影响。研究表明：充分考虑传感器提供信息的不确定性影响,增加了融合判决结果的准确度。