数据和知识驱动的空战目标集群类型综合识别

目标集群类型识别是体系作战样式下态势认知的关键，然而现有集群识别算法主要依据专家知识人工进行判读，难以满足作战态势快速、准确理解的需求。提出数据和知识驱动下的推理机制，构建分层精细化推理的集群场景识别框架，预识别层检测目标运动过程中的集群的分群/合群，根据设计基于边界检测的密度峰值聚类确定群的划分情况，得到集群的初步识别结果；再识别层中综合分析集群执行任务、运动特性、电磁特性，对集群目标的多源特性进行多元知识约束下的推理网络构建，在此基础上利用现有数据进行推理网络参数学习，进而使推理获得更为准确的集群类型识别结果。该框架综合知识和数据的优势具有从粗到精的集群目标识别能力，利用多特征综合推理机制对目标集群精细化分析，实现集群类型的准确识别。在典型的集群作战活动场景下推理置信度和正确率两项指标均优于现有算法，验证了所提方法的有效性，提高空战目标集群类型识别的置信度和准确率。     

具有自动回溯的机动目标航迹精细化分段识别

机动目标航迹分段识别是判断目标行为意图的基础,然而现有航迹分段算法对模式变化检测能力弱,难以满足机动目标航迹快速精细化分段的需求。提出双层精细化航迹分段框架,预分段层检测目标运动过程中的模式切换,确定模式变化明显的预分段区,得到目标模式变化明显区域的预分段点;再分段层对模型差异小的非预分段区航迹进行回溯迭代优化再分段,得到更为精细的分段点。该框架具有从粗到精的航迹分段处理能力,实现了对于机动目标航迹的精细化分段识别。选取两个典型的目标机动仿真场景验证了所提算法的有效性,不仅减少了迭代优化时间,而且提高了分段识别精度。