应用DS证据理论的雷达工作模式特征层融合识别

日趋复杂的战场电磁环境对雷达工作模式识别提出了更高的要求,针对传统单平台工作模式识别方法的局限性,提出了一种在多平台协同背景下基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的雷达工作模式特征层融合识别算法。该算法运用隶属度函数获得基本信任赋值,根据Dempster合成规则,首先对多平台侦收的同一参数数据进行多平台参数内融合,然后进行参数间融合获得合成信任度,最后依据工作模式判定规则识别雷达工作模式。通过仿真实验,多平台融合识别算法的识别率较单平台识别方法平均提高了27%,实验结果说明融合识别方法有效地提高了识别性能。     

基于熵权的灰色关联辐射源威胁评估

辐射源威胁评估可为后期干扰资源配置及任务分配提供依据,是机载自卫电子对抗的重要研究课题。针对评估指标少、不全面的问题,从影响威胁等级的距离估计指标、分辨力估计指标、概率估计指标和平台指标出发建立辐射源威胁评估体系,通过参数集输入计算出各指标值;然后运用基于熵权的灰色关联方法,通过熵权法对权重客观赋值,结合最优、最劣关联度,得到灰色关联相对贴近度;最后,对贴近度排序,评判威胁等级。仿真表明,定量计算与定性分析结果的一致说明了算法的有效性;与选取的2种改进算法进行威胁排序与运算时间的对比,其结果的一致和运算时间上的优势说明了算法的可行性和时效性。     

改进模糊综合评价的ESM与雷达航迹关联算法

针对机动目标贴近和交叉运动影响下的ESM与雷达的航迹关联问题,提出了基于改进的模糊综合评价的航迹关联算法。该算法综合考虑了ESM传感器和雷达在双机协同无源定位中获得的距离、角度、速度、相位差和时间差信息,丰富了模糊因素集;给出了模糊综合评价中的隶属度和权重的动态计算方法,并对评价集和评价准则进行了相应的改进。仿真结果表明,在目标距离200 m时,传统的多因素模糊综合决策航迹关联算法的关联正确率为55.2%,航迹关联算法的关联正确率为74.0%。在增大目标距离和雷达探测误差的情况下,算法的关联正确率始终高于传统的多因素模糊综合决策航迹关联算法。     

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。