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针对现代空战目标识别高准确性、实时性的要求，以及目标识别融合中可能出现的高度证据冲突问题，提出了一种基于BP网络与改进证据合成规则的空中目标识别方法。该方法通过BP神经网络获取各传感器对目标类别判断的基本概率赋值，并以此为证据，使用引入加权平均证据的合成规则对各组证据进行空间域融合和时间域融合，得到目标身份结论。仿真结果表明，该方法可以很好地解决证据冲突问题，能够准确、可靠地完成空中目标识别任务。