雷达网抗干扰效能评估

发布时间：2023-10-06 09:55

　　雷达组网可以提高雷达系统的抗干扰能力和生存能力，提供更优良的探测性能，因此受到越来越多的关注，雷达网抗干扰性能是衡量雷达网性能优劣的重要指标。如何准确、客观地评估雷达网的抗干扰性能，是雷达网非常关心的问题之一，本文主要研究了雷达网抗干扰效能评估指标集及评估方法问题。论文的主要工作如下： 1.首先对雷达组网进行了简要的概述，主要介绍了组网的形式和特点、网络结构、组网的意义和关键技术四个方面；其次从雷达网的覆盖性能、预警性能和融合处理性能三个方面介绍了雷达网的相应指标并建立指标集，为评估方法确立了指标基础。 2.基于建立的评估指标集，采用了模糊综合评估法、模糊物元分析法和最大离差与熵评估法三种传统的评估方法，对三种方面进行了理论分析，并建立了相应的雷达网抗干扰效能评估模型，通过实例评估仿真，评估结果表明三种方法在雷达网抗干扰效能评估中可实施性和可靠性。 3.同时也采用了基于支持向量机和基于BP神经网络的机器学习评估方法，从另一个层面对雷达网抗干扰效能进行评估，对这两种方法进行了理论概述，并建立相应的评估模型，在实例仿真分析中，以模糊物元分析法的结果作为参考评估结果，通过仿真分析可以看出，这...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和选题意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文组织结构
第二章 雷达网概述及抗干扰评估指标集
    2.1 雷达组网概述
        2.1.1 雷达组网的形式及特点
        2.1.2 雷达组网的网络结构
        2.1.3 雷达组网的意义
    2.2 雷达网抗干扰评估指标集
第三章 传统雷达网抗干扰效能评估方法
    3.1 模糊综合评估方法
        3.1.1 建立因素集及规范化处理
        3.1.2 层次分析法建立权重集
        3.1.3 计算总目标合成权值
        3.1.4 模糊综合评估算法
    3.2 模糊物元分析综合评估方法
        3.2.1 模糊物元基本概念
        3.2.2 模糊物元评估模型
    3.3 最大离差与熵评估方法
        3.3.1 规范化处理
        3.3.2 最大离差与熵确定权值
        3.3.3 综合评估
    3.4 实例仿真分析
        3.4.1 模糊综合评估方法仿真分析
        3.4.2 模糊物元分析法仿真分析
        3.4.3 最大离差与熵评估方法仿真分析
    3.5 小结
第四章 基于机器学习的雷达网综合评估方法
    4.1 支持向量机评估方法
        4.1.1 支持向量机原理
        4.1.2 支持向量机评估模型
    4.2 神经网络综合评估方法
        4.2.1 神经网络评估原理
        4.2.2 BP 神经网络原理
        4.2.3 BP 神经网络评估模型
    4.3 实例仿真分析
        4.3.1 支持向量机仿真分析
        4.3.2 BP 神经网络仿真分析
    4.4 评估方法对比
    4.5 小结
第五章 总结与展望
致谢
参考文献
研究生在读期间的研究成果



本文编号：3851628