多机协同多目标攻击能够充分利用各个战机的作战资源和空间占位,实现对多目标的协同攻击和防卫,是未来空战的主要模式之一。本文主要研究多源信息环境下的多机协同多目标攻击决策技术。对来源于空天地一体化环境下的信息,通过证据理论方法进行融合评估敌方的态势情况,结合协同目标分配方法,最终制定目标攻击决策。　　 首先,研究多机协同多目标攻击决策制定流程,包括系统物理平台组成,多源信息融合结构模型、功能模型以及多机协同多目标攻击模型。　　 其次,研究基于证据理论的多源信息属性融合算法以完成来自不同传感器系统信息的融合。针对证据理论中基本概率赋值函数难以客观确定的缺点,研究了基于灰色理论的获取方法。所给出的方法计算量少,同时所获得的基本概率赋值比较客观。针对传统证据理论在处理相冲突信息时,往往出现有悖于常理结果的缺陷,提出根据冲突信息的来源不同采用不同融合规则的组合算法。仿真结果表明这种组合算法能取得较好的融合效果。　　 然后,在证据理论的基础上引入粗糙集理论,研究粗糙集和证据理论相结合的信息决策融合算法。针对多源信息环境中的大量冗余数据使用租糙集理论的约简思想进行简约,提取约简后信息的规则,将此规则转化为证据理论中的证据,再与证据理论中本身的证据相融合,得到决策结果。仿真结果表明,这种结合方法较好的消除了冗余信息,大大降低了证据理论处理的不确定性和计算的组合爆炸问题。　　 随后,研究了一种新的基于敌机态势基本概率赋值的多目标分配方法,用于解决传统的协同目标分配方法中仅仅依据我方对敌的优先权或敌方对我方的威胁度来确定攻击目标和攻击顺序,而忽视了敌机对我方采取的作战态势和战略意图的问题。所研究的多目标分配方法在制定攻击决策时更能保护我方参战飞机。通过仿真实例验证本文研究的基于证据理论和基于证据粗糙集理论的多机协同多目标攻击决策技术在空战信息融合和制定攻击决策中的有效性。　　 最后,基于VisualC++平台对所研究的多机协同多目标攻击决策完成软件开发,实现了多源信息环境下的多机协同多目标攻击决策的全过程仿真。