近年来装备部队的传感器种类越来越多，使得多种传感器的数据融合技术的研究取得很快的发展。本文讨论了多源数据融合系统中的目标识别技术，主要包括辐射源识别、平台识别等问题。针对辐射源识别，把人工神经网络、模板／模糊匹配方法和DS证据理论结合起来，提出一种雷达型号的三级识别模型。首先，用神经网络进行粗分类，得到与待识别雷达相似的子集。其次，用模板／模糊匹配方法从该子集中识别出雷达的型号；重点研究了径向基神经网络学习算法，梯形曲线、柯西曲线、高斯曲线等模糊匹配算法，确定了公式中的参数值。最后，用DS证据理论融合多个不同时刻辐射源信息，以增强识别效果。DS证据理论算法，给出了DS证据理论的概率赋值方法。在获得辐射源型号后，应用专家系统知识，采用模糊产生式规则推理，完成平台识别。平台具有记忆辐射源历史信息，完成对战场环境信息实时更新的功能。最后给出了系统设计和详细的验收测试报告。结果表明该模型提高了数据融合中的雷达型号识别率和可靠性，具有良好的应用前景。