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当前对雷达辐射源信号识别效能评估的研究处于起步阶段,没有一种很好的评估方法对其进行评估.为此,论文提出一种基于AH P-I2TOPSIS的雷达辐射源信号识别效能评估方法.该方法主要在以下三点对传统区间TOPSIS方法进行改进,以消除逆序问题:利用AHP方法计算指标权值;利用理论极值确定绝对正负理想点;利用区间距离计算评估方案到正负理想点的距离并改进贴近度计算方法,并将AHP-I2TOPSIS方法应用于雷达辐射源信号识别效能评估中得到新的雷达辐射源信号识别效能评估方法.最后通过评估实例证明论文所提方法能有效解决逆序问题,并能很好地应用于雷达辐射源信号识别效能评估中. 相似文献
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针对当前雷达辐射源信号识别效能评估研究中指标权重设置不合理、评估技术繁杂、评估者意愿体现不明显等问题,提出一种基于RE鄄I2 VIKOR的雷达辐射源信号识别效能评估方法。该方法基于相对熵对指标进行组合赋权,并对传统VIKOR方法进行改进,定义区间型群体效用值、个体遗憾值与利益比率的计算方法,引入心态指数函数作为综合评估结果的排序准则。仿真分析表明,赋权方法所得权重有效合理,评估者根据个人心态及意愿通过对群体效用值和个体遗憾值的比例关系及心态指数进行实时调整,使评估结果更加符合评估者的实际需求。 相似文献
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针对同型多目标位置接近无法有效区分的问题,提出了一种基于KNN和雷达辐射源脉间参数的舰船目标个体识别方法.根据雷达辐射源脉间参数计算待识别雷达信号与已识别雷达信号的参数关联度,若关联度小于阈值则认为是不同雷达,否则认为是同型雷达则利用最近邻分类算法通过计算待识别雷达目标位置点与已识别雷达目标历史航迹点的距离来判决待识别... 相似文献
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针对自动目标识别(ATR)系统评估的迫切需求和特点,提出了一种区间评估分值模型,借助多属性决策分析理论构建了适用于ATR系统的评估模式,并给出了两个具体的区间分值评估算法.基数区间分值评估算法基于价值理论,通过确定评估对象属性的价值函数并加权形成基数区间评分值,定量评价ATR系统满足决策者主观价值需求的程度;序数区间分值评估算法基于TOPSIS法思想,通过计算评估对象与理想点和负理想点的距离差距,综合生成序数区间评分值,定量指示各个ATR系统距离理想系统的相对差距程度.运用所提出的两种评估算法对6个空地ATR系统进行了实例操作,评估结果表明所提模型及算法合理、直观. 相似文献
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建立合理的识别效果评估指标体系是实现雷达辐射源信号分选识别效果评估的前提。针对雷达辐射源识别效果评估指标单一等缺点,将识别率测试结果这一概念引入到雷达辐射源信号识别效果评估中,构建了基于识别率测试结果的雷达辐射源信号识别效果评估指标体系,最后建立了评估指标的层次结构模型。 相似文献
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现代密集信号环境中,随着复杂体制雷达装备数量的不断增多,雷达辐射源的识别面临越来越严峻的问题,提出一种新的基于模糊隶属度区间的雷达辐射源识别方法,仿真结果表明,该方法在不同信号环境下能够有效识别雷达辐射源。 相似文献
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研究了一种识别辐射源脉内调制方式的方法。该方法运用分形维数和相像系数作为辐射源信号的脉内特征,提出了基于模糊综合评估获取特征的基本概率赋值,然后运用D-S证据理论进行多脉冲数据融合,从而识别辐射源信号调制方式的方法。基于本方法的辐射源脉内调制方式识别方法通过仿真试验表明,其正确率高,具有一定应用价值。 相似文献
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针对低信噪比下雷达辐射源信号分类,首先提出了基于高阶累积量和小波包变换相结合的特征提取方法,然后设计支持向量机分类器,并运用粒子群优化算法对分类器的参数进行寻优,最终实现对雷达辐射源信号的自动分类。仿真实验结果表明,在信噪比为-4dB时,6种雷达辐射源信号的平均识别率仍能达到93.83%,在低信噪比环境下取得了较为理想的分类效果。 相似文献
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为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题,提出了一种基于区间模糊原理、模糊交叉熵和多准则折衷法的特征评价方法. 首先通过区间模糊原理建立信噪比分级评价模型,并基于汉明距离进行寻优得出信噪比权重;其次结合信噪比权重和区间直觉模糊加权平均算子将分级模型整合成群决策矩阵,使用熵最大化法计算属性权重;最后基于多准则折衷法框架,采取模糊交叉熵实现特征方案排序. 仿真实验结果表明,所提方法能够给出与实际仿真实验相一致的分选识别特征评价排序结果,并优于逼近理想点方法,验证了所提方法的可行性和有效性. 相似文献
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提出了一种基于神经网络的未知雷达辐射源智能识别方法,该方法以实际中获得的雷达信号参数为基础,训练神经网络,对未知雷达参数进行预测识别,给出可能的工作状态,并分析其威胁程度.仿真实验表明,该方法是有效可行的,为工程上实现未知雷达辐射源的识别提供了一种新思路. 相似文献
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为了提高雷达辐射源特征参数存在互相交叠和多个模式情况的雷达辐射源正确识别率,该文提出一种基于云模型的DSm(Dezert-Smarandache)证据建模及雷达辐射源识别方法。该方法首先将存在互相交叠和多个模式的先验雷达辐射源特征参数进行基于云模型的DSm建模,然后将含有噪声的测量信号特征参数进行基于云模型的DSm隶属度赋值,再通过隶属度与基本信度赋值的关系求得DSm模型的基本信度赋值,最后通过DSmT+PCR5的方法将多传感器测量信号的同特征的基本信度赋值进行融合,再将各特征的融合结果进行DSmT+PCR5融合得到最终的识别结果,如果仅为单传感器测量信号的特征参数,则仅将不同特征参数的基本信度赋值进行DSmT+PCR5得到融合识别结果。最后通过多种情况下的仿真实验,验证了该文方法的优越性。 相似文献