组合分类模型在雷达干扰效果评估中的应用

雷达干扰效果评估可以转化为多分类问题进行解决。对影响雷达干扰效果因素进行分析,选取雷达干扰效果评估指标,给出评估指标计算方法,在此基础上,提出应用AdaBoost组合分类模型对雷达干扰效果进行评估。以RBF神经网络作为基分类模型,采用AdaBoost M1算法训练组合分类模型,并进行实验验证。结果证明,采用组合分类模型对雷达干扰效果进行评估是可行的,并且能够得到理想的效果。

基于战区弹道导弹突防的雷达干扰效果模糊评估

提出了基于弹道导弹突防的雷达干扰效果模糊综合评估的方法。从雷达对抗的角度把整个防空武器系统划分为 5个子系统 ,应用模糊综合评判的方法 ,得出突防过程中 3个层次的雷达干扰效果评估。这种方法的优势在于不要求大样本的试验 。

基于模糊数学的干扰效果评估

雷达干扰效果评估在电子战中是一个急需解决的问题。目前有多种方法来评估雷达干扰效果。运用模糊数学理论,针对单部干扰机对单部雷达的干扰问题,详细地考虑了影响干扰效果的干扰时机、干扰频率、干扰功率、空间电磁环境和干扰样式与抗干扰措施等因素,建立了模糊综合评判模型,并结合实例运用模糊综合评判模型,取得了较好效果。单部干扰机对单部雷达的干扰效果评估是组网干扰机体系对组网雷达体系对抗效果评估的基础,具有重要的意义。

雷达与导航、声纳与对抗

0121293一种火灾图像探测系统的研究[刊]/卢结成//仪器仪表学报.—2001,22(4).—437～440(E)根据火灾发生时着火面积逐渐增大、火焰边缘抖动等特征,提出了一种基于 BP 网络的火灾图像探测系统。着重讨论了利用具有二次收敛性的 Levenberg-Marquardt 学习算法进行 BP 网络的权值优化,与标准BP 算法相比,用 Levenberg-Marquardt 学习算法训练的BP 网络具有更快的收敛速度和更高的可靠性。

雷达与导航、声纳与对抗

SPIE-Vol.3751 01102761999年 SPIE 会议录.卷3751:航空侦察23=1999proceedings of SPIE,Vol.3751:AirborneX X Ⅲ[会,英]/SPIE-the International Society for Opti-cal Engineering.—1999.—202P.(EC)本会议录收集了于1999年7月20～21日在美国科罗拉多州 Denver 召开的空中侦察会议上发表的22篇论文,内容涉及载人空中侦察系统,无人飞行系统,地面侦察站及信息采集,侦察传感器,遥感在自然资源管理中的应用。Y2001-62651-73 0110277最小方差无失真响应自适应旁瓣:Ruze 公式的扩展与旁瓣抑制概率精确计算的提供=MVDR adaptive side-lobes:extending Ruze’s formula and providing an exactcalculation of the probability of sidelobe suppression[会,英]/Richmond,C.D.//Proceedings of the 2000 IEEEsensor array and multichannel signal processing work-shop.—73～76(PC)