基于Shapley-TOPSIS的辐射源威胁评估

针对雷达对抗领域辐射源威胁评估问题,利用基于Shapley值的优势关系粗糙集客观权重分配法克服主观赋值、不依赖先验知识的优点,与TOPSIS(逼近理想解排序)结合,提出一种基于Shapley-TOPSIS的辐射源威胁评估模型。首先,区分收益型和成本型对属性指标进行规范化,构建目标集与属性集的评判矩阵;然后,利用优势关系进行属性约简,并基于Shapley值确定各属性权重,再利用属性权重更新评判矩阵;最后,计算得到模型的正、负理想解,分别求解各辐射源的贴近度,进行辐射源威胁等级排序。仿真结果表明,与基于专家系统赋值的TOPSIS模型相比,文中模型综合考虑了各属性的相互关系,威胁等级排序结果更准确。     

基于UML的电子支援下截击空战建模与仿真

针对未来空战中新的作战样式和作战对象，研究了电子支援下截击空战仿真的关键问题。以歼击机、无人机和电子战飞机组成的空中联合编队为主要研究对象。采用面向对象建模技术，利用UML的用例图、类图研究了截击空战的静态功能结构，通过序列图、活动图建立了截击空战的交互模型和活动转换模型，系统地描述了作战流程，重点突出了电子对抗建模，最后实现了截击空战仿真系统。仿真实验证明：该系统能为航空电子对抗系统作战效能评估提供实验平台。     

基于证据理论的规则融合方法及其应用

针对已有规则融合方法的不足以及将证据理论引入规则融合将面临的问题,提出了应用证据理论对多约简集决策进行融合的方法,论述了该方法的具体实现步骤,并对航空发动机故障样本进行了应用分析.结果表明:该方法规避了单约简集决策的牵强、各约简集之间识别率的不稳定以及单属性决策之间的高冲突等问题,为航空发动机的故障诊断提供了科学的理论决策依据.     

离散粒子群社区检测算法

针对复杂网络中的社区检测问题,提出了一种基于节点影响力的离散粒子群社区检测方法。该方法以模块度密度作为目标函数,利用离散粒子群算法对其进行优化,在优化过程中提出了节点影响力的概念,其充分利用了网络中节点的相互关系检测网络中的社区结构。同时,在此基础上提出了基于节点影响力的粒子群初始化方法和粒子状态更新方法。利用人工网络数据集和真实网络数据集对所提算法进行测试,实验结果表明,所提算法具有较好的检测结果,能更好地对网络中社区进行划分。     

容差判决和参数估计结合解决信道化接收机跨信道问题

大带宽信号通过信道化接收机后会在多个信道内产生输出,出现跨信道问题。如何快速有效地解决跨信道问题具有十分重要的意义。文章分析了相邻信道输出信号间的时间关联关系,提出了判断多信道输出信号是否来自同一辐射源的判定准则,以及一种可靠的信号时间参数估计方法,能够简便有效地解决跨信道问题。仿真结果显示:在接收机系统参数固定的情况下,能够有效地进行辐射源的同一性判定,当信噪比大于-3dB时,参数估计算法具有较高的精度,其中脉冲幅度的相对误差不超过7%。     

参数寻优LSSVM的机载火控雷达工作模式判定中的应用

针对机载火控雷达工作模式判定问题,本文应用一种基于网格搜索和交叉验证的参数寻优最小二乘支持向量机（LSSVM）算法,实现对四种典型空空工作模式的自学习判定。首先,从非合作雷达信号中提取特征参数并构建雷达信号特征库作为训练样本;然后通过网格搜索进行参数寻优模型训练,实现样本范围不确定条件下的模型调整;最后应用K-fold交叉验证方法进行训练性能评价,减小样本随机性导致的模型误差,提高泛化能力。仿真结果表明,该方法对速度搜索模式、边搜索边测距模式、边扫描边跟踪模式和单目标跟踪模式的判定准确率达97%,具有应用价值和理论指导意义。     

数据缺失下基于IOWA-TOPSIS的辐射源威胁评估

由于战场环境的高复杂性,侦察方难于获取目标辐射源的完备信息.为解决传统辐射源威胁评估算法不适用于数据缺失情况的问题,引入诱导有序加权平均算子空值估计算法,与逼近理想解排序法相结合,采用CV-G1法赋权,构建数据缺失下基于IOWA-TOPSIS的辐射源威胁评估模型.首先,利用IOWA算子估算空值,解决数据缺失问题;然后,...