基于条件证据更新的机动目标分类

以Fagin-Halpern Dempster-Shafer条件证据理论为依据,提出了一种基于条件证据更新的机动目标分类方法。该方法将空中目标的机种类型与机动状态相互作为条件证据,以获得交叉验证的条件信任度分配函数,并通过识别框架的拓展,实现基本信任度分配的更新。实验结果验证了所提方法能够有效提高目标分类的准确性和可信度。