模糊度与贴近度的关系研究

针对描述模糊集合的两个重要概念（模糊度和贴近度）,详细讨论了二者之间的关系,得到了它们相互刻划的两个定理,并且指出模糊度是模糊集和它的余的贴近度,这些结果可在模式识别、决策科学中得到应用．     

基于遗传-蚁群融合算法的干扰资源分配方法

针对多部干扰机协同干扰多部雷达的干扰资源分配问题,提出一种基于遗传-蚁群融合算法的干扰资源分配算法。首先采用综合集成赋权法结合逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)对目标雷达进行威胁评估,然后建立干扰资源多约束优化分配模型,最后采用遗传-蚁群融合算法对模型进行求解。融合算法利用遗传算法快速寻找出若干组优化解,将这些优化解用于调整蚁群算法中初始信息素的分布,利用蚁群算法对问题进一步优化,从而找到最优解,提升了算法的求解精度和求解时间。仿真结果表明,融合算法的性能在收敛速度和寻优准确性等方面相较于其他算法都有了较大提升。     

基于模糊贴近度的企业生命周期判定方法

在分析企业生命周期理论现有研究结果的基础上,提取了企业生命周期各阶段的特征。针对企业生命周期各阶段特征本身的模糊性,通过基于模糊贴近度的TOPSIS综合评判方法给出了一个具体企业属于生命周期某一阶段的判定,其结果对于企业生命周期理论在企业诊断和战略管理等领域的广泛应用具有重要的支持作用。     

基于双Q学习算法的干扰资源分配策略

在现代战争中雷达发展趋于多功能化,甚至多个雷达一起探测目标,使得雷达的抗干扰能力增强.而传统的干扰系统仍遵循着固定的干扰策略,面临需要干扰的雷达数目多时决策的实时性较差,故亟需对认知干扰进行研究.阐述了强化学习的概念并比较了Q学习算法和双Q学习算法的差异,利用强化学习算法在认知电子战的基础上建立模型来实现雷达干扰策略的...     

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 ,适合外场试验     

一种基于目标贴近度的多目标决策方法

提出了衡量目标方案的一个新指标——目标贴近度 ,并给出了一种基于目标贴近度的多目标决策方法 .     

基于区域纹理匹配的SAR欺骗性干扰评估方法研究

针对SAR对抗试验评估问题,提出了一种基于区域纹理匹配的欺骗性干扰效果评估新方法。首先给出并证明了空间信号的可分性与其特征纹理匹配度之间的一致性原理,然后提出了基于特征纹理匹配的区域欺骗成功测度(简称欺骗度)和欺骗干扰有效区域的概念,推导了基于图像分割的有效干扰区域的收敛上限。最后给出了该方法的实现步骤。仿真表明,该方法对SAR欺骗性干扰效果评估客观、定量且针对性强。     

基于模糊贴近和不精确推理的雷达识别方法

基于模糊贴近和不精确推理，本文给出了快速雷达识别方法，它既考虑了已知数据的模糊性，也考虑了测量数据的模糊性，可用于每类雷达有多个模式的场合。仿真结果表明了该方法的可行性。     

基于逆滤波处理的雷达干扰效果在线评估方法

非合作的干扰效果在线评估是实现自适应干扰及认知电子对抗闭环的关键问题和难点问题。对此,提出一种基于逆滤波处理的雷达干扰效果在线评估方法,通过感知得到的雷达系统外部状态,利用逆滤波处理估计雷达系统内部跟踪误差,进而实现对应雷达干扰样式的干扰效果在线评估和干扰参数实时优化。首先对逆滤波处理实现雷达跟踪误差估计问题进行建模,然后针对杂波背景下的雷达滤波算法进行逆滤波处理推导。具体设计了针对拖引欺骗干扰的干扰效果在线评估和干扰参数优化方法,最后以对抗导引头雷达的距离门拖引干扰为例进行了数字仿真验证,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于理想点贴近度的辐射源威胁综合评价建模与仿真验证

辐射源威胁评价是电子对抗领域的一个重要研究课题,电子干扰资源分配、干扰辅助决策等都是以辐射源威胁判别为基础的。在对辐射源威胁因子进行分析的基础上,建立了威胁因子的隶属度模型,提出了一种基于理想点贴近度的辐射源威胁综合评价算法。仿真实例说明,该方法是可行、有效的,为辐射源的威胁评价提供了一种新的途径。     

基于A3C的多功能雷达认知干扰决策方法

在多功能雷达对抗领域, 目前基于强化学习理论的认知干扰决策方法难以满足雷达对抗高实时性要求。对此, 将异步优势行动者-评论家(asynchronous advantage actor-critic, A3C)算法引入到认知干扰决策领域, 设计了包括干扰机模型、环境模型(目标方多功能雷达)以及交互机制的认知干扰决策整体框架, 制定了干扰决策流程, 干扰机模型利用异步多线程方式与环境模型进行交互训练。仿真实验表明, 在扩充雷达任务转换关系表的基础上, 所提方法与基于深度Q网络(deep Q network, DQN)的认知干扰决策系列方法相比, 极大地提高了时间效率, 平均决策时间降低70%以上, 并且在决策准确度上有着明显优势, 表明所提方法能够为多功能雷达对抗决策提供更有力的技术支撑。     

基于单脉冲三维成像的抗交叉眼干扰方法

交叉眼干扰是针对末制导雷达实施的一种有效的角度欺骗干扰,使得导弹不能有效地跟踪并打击目标。针对这种主瓣干扰,现有末制导雷达缺乏较为有效的对抗措施。为此,本文提出一种基于单脉冲三维成像的抗交叉眼干扰方法。该方法首先对单脉冲雷达和、方位差、俯仰差3个通道信号在距离、多普勒两维上进行高分辨处理,通过测量各分辨单元的方位角和俯仰角,再结合距离信息得到目标三维像,然后利用目标的团聚效应设定合适的阈值,剔除由交叉眼干扰引起的目标尺寸之外的奇异点,从而得到干扰对抗后的测角结果,确保了导弹对目标的有效跟踪。仿真结果证明了这种抑制主瓣角度干扰措施具有一定的有效性。     

采用干扰地形图方法对SAR干扰的研究

根据目标电磁散射特性,提出一种干扰地形图的方法,对SAR的图像进行干扰。即针对不同的雷达参数,将所需的干扰图像中各散射点位置对应到时域,加权迟延,存储在DRFM中。干扰时将其与接收到的雷达信号相卷积,转发,雷达信号经处理后得到干扰和真实目标图像相叠加的复合图像。经仿真分析,如果雷达参数估计准确,干扰图像可以对真实图像进行欺骗干扰;如果估计有误差,也可以有效地进行遮盖性干扰。     

基于稀疏表示分类的雷达欺骗干扰识别方法

为了应对基于数字射频存储的各种欺骗干扰信号, 提出了一种基于稀疏表示分类的欺骗干扰识别算法。通过小波包分解重构把信号划分为不同频段, 然后对信号提取三阶累积量切片特征构造特征矩阵, 并利用奇异值分解对特征进行降维, 提取主要分量。最后利用稀疏表示分类在不同频段上对信号进行分类识别, 利用决策融合的方法对分类结果进行整合。经验证, 该方法具有很好的抗噪性能, 能够有效识别几种常见的欺骗干扰信号, 在信噪比为0 dB时, 欺骗干扰平均识别率达到90%以上, 并与其他欺骗干扰识别方法进行了对比, 显示了所提方法的优越性。     

基于对称交互熵的ISAR干扰效果评估方法

从信息论的角度出发,将交互熵引入到ISAR干扰效果评估中。针对其不满足对称性的不足,提出了对称交互熵的概念,并从理论上证明了对称交互熵是一种距离测度,从而建立了以对称交互熵为指标的评估模型。最后,针对射频噪声干扰和噪声调频干扰两种典型的压制性干扰样式进行了干扰仿真,并应用对称交互熵从定量的角度对ISAR压制性干扰效果进行了评估。得出的结论与定性评估一致,表明了该方法的有效性和可行性。     

基于分级网络的供求系统防护资源分配方法

供求系统防护资源分配问题旨在制定合理的防护策略,以减小外界破坏带来的损失。对于基于中位模型的供求系统来说,一类经典的防护资源分配方法是建立并求解双层规划模型,进而得到防护策略。双层主从规划问题是个典型的NP难解问题,因此这类方法不易有效地对大规模案例进行求解。通过分析供求网络运行机制,发现导致防护资源分配问题求解困难的关键因素是再分配环节。故基于该环节建立了供求系统的分级网络框架,在该框架下提出一种防护资源分配方法。实验证明,该方法能够给出合理的防护资源分配策略,且与传统方法相比耗时显著缩短。     

编队空战中协同电子干扰的功率分配

针对编队空战的协同电子干扰功率分配问题,采取空域叠加方法将编队空战中协同电子干扰的空域简化为单机干扰空域,以目标对编队的威胁程度以及编队对目标的压制效果为指标,采用整数规划方法建立了编队空战时的电子干扰功率协同分配模型,包括干扰扇区间和干扰扇区内的功率分配算法。仿真结果表明,进行编队空战电子干扰功率的统一分配,能够避免单一干扰装置对目标干扰功率分配的不足,还可以减少各干扰装置独立作用时对同一目标干扰功率的重复分配,达到了干扰效果的优化。     

Rough similarity degree and rough close degree in rough fuzzy sets and the applications

Based on rough similarity degree of rough sets and close degree of fuzzy sets, the definitions of rough similarity degree and rough close degree of rough fuzzy sets are given, which can be used to measure the similar degree between two rough fuzzy sets. The properties and theorems are listed. Using the two new measures, the method of clustering in the rough fuzzy system can be obtained. After clustering, the new fuzzy sample can be recognized by the principle of maximal similarity degree.     

机载相控阵雷达灵巧干扰信号模型及抑制方法研究0

目前对灵巧干扰的研究主要集中在常规地面雷达,对于机载雷达下的干扰模型及其抑制方法的研究较少。针对此种情况,建立了机载雷达背景下噪声卷积干扰、随机移频干扰和延时转发干扰3种典型灵巧干扰的空时信号模型,并从杂波自由度、空时功率谱图和距离-多普勒谱图的角度分析了干扰分布特性以及影响空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)性能的内在机理,在此基础上提出了一种基于单元平均选小检测的机载雷达杂波和干扰同时抑制方法。该方法从杂波空时功率谱角度准确估计干扰来向,并据此形成干扰辅助波束,最后通过STAP实现干扰和杂波的有效抑制。仿真结果表明,所提方法相对于传统级联抑制方法,对延时转发灵巧干扰的抑制性能改善5 dB以上,验证了所提方法的有效性。     

基于BSS的FDA-MIMO雷达主瓣欺骗式干扰抑制方法

主瓣欺骗式干扰与目标位于同一个波束宽度内,严重影响了雷达对真实目标的检测与参数估计。针对此问题,基于频率分集阵列-多输入多输出(frequency diversity array multiple input multiple output, FDA-MIMO)雷达,提出了一种抑制主瓣欺骗式干扰的方法。所提方法的主要突破点在于,当干扰和目标的角度完全相同时,利用FDA-MIMO雷达天线方向图的距离-角度二维依赖性,进一步通过基于最大信噪比(maximum signal to noise ratio, MSNR)的盲源分离(blind source separation, BSS)算法将干扰和目标分离在不同的通道,以达到抑制干扰的目的。该方法无需目标的距离、角度先验信息。仿真实验验证了所提算法的有效性,当干噪比(jamming to noise ratio, JNR)为80 dB时,目标的正确检测概率约为0.98。