基于AHP-云模型的雷达对抗装备组网作战效能评估

作战效能评估对武器装备的作战运用具有重要意义。根据评估指标体系构建原则建立了雷达对抗装备组网系统作战运用评估指标体系,并对指标进行了分析。然后综合运用层次分析法和云模型评估方法对系统效能进行了评估。     

雷达对抗系统作战效能评估研究

从雷达对抗的定义、分类、作战对象以及特点几方面描述雷达对抗的基本概念。多面手描述了雷达对抗系统作战效能的定义,并结合对雷达对抗系统的分析,提出雷达对抗系统作战效能评估指标体系及建模方法。     

雷达对抗装备效能分析

分析某型雷达对抗装备效能，为该装备方案，论证，研制和使用维修提供决策依据。     

潜艇雷达侦察装备效能评估

雷达侦察装备是现代作战中信息对抗的重要组成部分,其效能的高低将直接影响到作战效果。分析了影响雷达侦察装备效能的各种因素,基于WSEIAC模型建立了效能综合评价的指标体系,应用模糊综合评价的方法建立了数学模型,结果表明应用此方法可准确评估雷达侦察装备的效能,并为其方案论证、研发及作战使用提供参考。     

基于随机服务系统的雷达对抗效能评估

为分析雷达对抗系统的作战效能,分析了雷达对抗系统的体系结构和作战流程。以目标拦截概率为雷达对抗系统的作战效能指标,采用随机服务系统理论建立了具有不耐烦目标的有限时间等待的单部干扰站和多部干扰站的防空作战效能指标模型。应用随机服务系统理论模型对2种想定的雷达对抗防空体系作战效能的仿真计算,验证了模型的有效性,仿真结果表明,该模型对于评估雷达对抗系统的作战效能是可行和有效的。     

基于模糊神经网络的雷达对抗目标识别模型

在现代战场上,雷达信号密度大,体制多,波形复杂多变,而且在工作频段上往往相互重叠,在客观上对雷达对抗目标的识别造成了很大的困难。以空中雷达对抗目标的识别为例,采用过零点检测法提取雷达瞬时频率差分序列的样本方差作为脉内细微特征,结合模糊神经网络建立了一个具体的识别模型,通过仿真,证明了利用脉内细微特征和模糊神经网络技术对雷达对抗目标进行识别,是一种有效的方法。     

基于SOM-BP云神经网络的计算机网络对抗效能评估

构建了一种计算机网络对抗效能评估指标体系,提出一种云理论和神经网络相结合的SOM-BP云神经网络评估方法,该方法不仅具有神经网络的学习、记忆能力,也具备云理论的模糊性和随机性.将此方法应用到计算机网络对抗效能评估中所获得实验结果表明:该方法不仅迭代次数少,收敛速度快,而且准确率高.     

网络雷达对抗系统侦察效能评估模型研究

针对传统模糊层次分析法中决策者的主观判断、偏好等因素可能对网络雷达对抗系统侦察效能的评估产生影响,采用模糊数、熵与层次分析相结合的方法克服传统模糊层次分析中的主观判断误差,同时应用粗糙集理论确定指标的客观权重,并与传统主观权重加权成为组合权重,克服权重确定的主观误差,建立了基于熵和组合权重的模糊层次分析的网络雷达对抗系统侦察效能评估模型。实例分析表明,该模型在一定动态范围内均有效。     

基于GA-BP神经网络的雷达干扰效能评估方法

针对当前雷达干扰效能评估方法中评估模型较为复杂、参数获取困难、应用价值不大的问题,优化了雷达干扰效能评估变量和指标体系,使其更加贴近实际应用;针对传统雷达干扰效能评估方法中依赖专家打分、人为因素影响较大而普通神经网络预测误差较大的问题,采用遗传算法（genetic algorithm, GA）对误差反传（back propagation, BP）神经网络的初始参数进行全局优化,提出基于GA-BP神经网络的雷达干扰效能评估方法,降低评估系统误差。最后,进行了仿真验证,与普通BP神经网络和支持向量机（support vector machine, SVM）进行了对比分析,并通过调整参数进一步优化了该方法。仿真结果表明,该方法明显优于普通BP神经网络和SVM,具有较好的准确度和稳定性,可为实际应用提供科学依据。     

神经网络在雷达对抗与反对抗中的应用

本文从神经网络应用于雷达对抗与反对抗中的潜在优势出发，论述了将其应用于雷达信号分选和识别、自适应信号处理，识别反辐射导弹，探测隐身目标和抗人为干扰等方面的广阔前景。     

基于BP神经网络的反舰导弹效能评估模型

从分析不同型号的反舰导弹的主要性能指标出发,应用神经网络的理论方法探索其效能评估的问题。建立了反舰导弹效能评估的神经网络模型,构造了3组训练样本并对样本进行训练、仿真,最后对结果进行比较,证明了用神经网络模型来对反舰导弹进行效能评估是可信、可行的。研究结果也为反舰导弹武器的进一步发展提供了理论参考。     

基于BP神经网络的反舰导弹作战效能模糊综合评估模型及其仿真

针对反舰导弹作战效能评估问题,建立了评估的指标体系,给出了指标的隶属函数;在此基础上,提出了基于反向传播（BP）神经网络的反舰导弹作战效能模糊综合评价模型。该方法克服了现有方法人的因素的局限性,能够客观地再现专家的知识、经验和直觉思维。仿真结果表明该方法的有效性和可行性。     

基于神经网络的分布式雷达抗干扰效能评估方法

提出了一种利用后向传播神经网络来评估分布式雷达抗干扰效能的方法。该方法将试验数据的专家评估结论作为样本训练网络,并利用训练好的网络对几组数据进行评估。将网络评估结果与传统加权评估和模糊综合评估的结果相比较,结果表明神经网络法是一种评估分布式雷达抗干扰效能的有效方法。     

基于模糊神经网络智能预测模型的设计与实现

针对智能决策支持系统中经常遇到的预测类问题,根据人工神经网络和模糊逻辑系统的各自特点,设计一种模糊神经网络模型,将模糊系统用类似于神经网络的结构表示,再用相应的学习算法训练模糊系统实现模糊推理.并对此模型进行预测验证和编程实现.     

模糊Petri网的推理式算法在雷达电子战装备效能评估中的应用

基于模糊Petri网，研究了约束条件下的推理算法，将模糊Petri网与矩阵运算相结合．给出了雷达电子战装备效能评估的形式化推理算法。推理过程采用矩阵运算实现，并充分利用了模糊Petri网的并行处理能力．最后利用MATLAB语言对仿真实例进行分析计算，结果表明孩方法简单、快速和有效．不仅能评估单台电子战装备的作战效能，还能对同类型的多台装备进行作战效能的优劣排序。     

基于模糊处理的雷达干扰效果评估

雷达对抗干扰效果的评估是一个非常复杂的问题,首先分析了影响干扰效果评估的主要因素;其次利用模糊数学的观点,给出了模糊综合评估模型;最后利用仿真实例验证了模糊综合评估雷达的干扰效果的有效性,得到了有益的结论。     

电子对抗效能评估的四维分析空间

电子对抗效能评估是一个多学科门类交叉的综合性研究课题,为了进一步深入研究这个复杂的问题,文章根据系统分析的理论提出了电子对抗效能评估的四维分析空间的概念。这四维分析空间分别是评估对象维、评估用途维、评估方法维、评估指标维。只有根据评估结果的用途,选择合理的评估方法,确定满足要求的评估指标,才能对评估对象做出合理的评价。     

基于模糊神经网络的欺骗性干扰效果评估

雷达干扰效果评估是一个重要且很棘手的问题。本文将模糊神经网络引入到欺骗性干扰效果评估中，充分发挥了模糊数学和神经网络的优势，建立了一种模糊综合评估模型，用以对干扰效果进行评估。该评估方法简便、易行、准确性高。     

一种神经网络模糊控制器的合成

论述了一种神经网络模糊控制器的合成方法，提出了单元-单元映象方法及利用模糊神经网络确定模糊中心，识别模型规则，调节隶属函数参数。仿真试验表明该模糊控制器相比PID控制器具有较好的性能。