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现代战争中对目标的敌我属性、类型或个体平台的识别特别重要,而对目标平台的识别的有效途径之一是首先对其所载的电子辐射源的识别，然后根据电子装备组合与目标平台关系来进行目标识别。辐射源识别是通过对侦收辐射源信号进行特征提取，选择目标的有关信息标志和稳定特征来判断目标的真假、属性或类型等。由于战场复杂电磁信号环境与干扰的影响，提取的辐射源的特征参数具有来源途径多、层次复杂等特点，因而战区情报处理中心需要对大量侦收、处理数据进行有效数据融合处理以形成完备的情报来进行判断，其中信号特征关联是信息融合处理的基础，它是将多传感器的信号参数相关为一组，而每一组表示与一个单一可分辨的信号源有关的数据，确定每组观测属于哪个已知信号源的观测或是潜在信号源的新的观测，从而数据累积来进一步作数据融合的目标识别与估计处理。目前对跟踪和航迹融合中数据关联讨论较多，而目标身份识别中的数据关联的讨论还比较少见［1～3］。

　　本文针对目标识别中的数据关联及关联度量的选择进行讨论，主要讨论脉冲工作方式的辐射源的多特征数据关联。利用多传感器对辐射源侦测而提取其组合特征，根据这些特征的相似性度量，讨论如何有效地实现辐射源身份的关联，确定观测是否来源于同一个目标，以便进一步的目标身份融合判决。? 

二、多特征数据关联

1．多特征数据关联过程

　　在数据融合信息系统中，接收到的主要是雷达、通信机、敌我识别器等辐射源的信号参数数据，在预处理中对这些辐射源信号参数数据进行特征提取得到的是多组多维特征向量。数据关联是利用这些信号参数的特征向量，由预先定义的相似性度量计算相似