多机协同条件下机载雷达的效能评估研究

发布时间：2017-07-02 08:09

  本文关键词：多机协同条件下机载雷达的效能评估研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在日益复杂的空战环境中,美、俄、欧等军事强国最早开始了对多机协同作战进行了研究,使得协同作战成为效能评估工作新兴的方向。机载雷达作为空战中的“电子眼”,既为战斗编队提供目标信息又为编队提供战术决策,在作战编队中起到了不可替代的作用,因此本文就以雷达在空战中的应用技术以及多机协同技术为两个基本点,对多机协同条件下机载雷达进行效能评估研究。本论文的主要研究内容如下所示:1、研究了多机协同的概念,总结了当今世界军事领域多机协同的发展状况,并对多机协同的关键技术如协同探测、目标跟踪与识别、数据融合等方面进行了详细的研究。为机载雷达的效能评估工作做了铺垫。2、简要介绍了传统的效能评估方法,在AHP法和模糊综合评估法的分析基础上提出了模糊层次分析法。这种方法不仅解决了指标权重赋值问题还依据隶属度原则解决了定性指标的量化,通过理论分析和实例验证了模糊层次分析法的合理有效性,为效能评估工作提供了一种新的解决方法。3、分析了多机协同条件下机载雷达的组网情况,对机载雷达的组网能力,组网体系结构和关键技术进行了详细的研究,为后续的机载雷达效能评估指标体系的建立提供了有力的依据;在指标体系建立原则的基础上,构建了机载雷达效能评估指标体系,并对其中的重要指标进行了定量和定性的分析;建立了多机协同条件下机载雷达效能评估模型,并运用模糊层次分析法对实例进行了分析,论证了此种方法的可靠性和准确性。4、结合神经网络的知识,分别运用了BP算法和改进的与遗传算法相结合的BP算法对评估实例进行了仿真,通过对比发现神经网络方法具有高效、准确、智能等众多优点,但同时也需要大量的数据作为仿真做数据支撑。5、文章最后总结了工作的亮点和不足,为后续的课题研究提出了需要继续改进的建议。
【关键词】：多机协同 机载雷达 AHP 模糊层次分析法 雷达组网 BP 网络 遗传算法
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN959.73
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 论文的研究内容和组织安排12-14
• 1.3.1 论文的研究内容12
• 1.3.2 论文的组织安排12-14
• 2 多机协同作战效能评估理论研究14-19
• 2.1 多机协同空战概述14-16
• 2.1.1 多机协同作战的基本概念14-16
• 2.2 多机协同空战的关键技术16-18
• 2.2.1 协同探测、跟踪和识别目标技术16
• 2.2.2 机载数据链和数据融合技术16-17
• 2.2.3 态势评估、威胁评估和战略决策17
• 2.2.4 干扰协同技术17-18
• 2.2.5 火力协同18
• 2.3 本章小结18-19
• 3 作战效能相关理论19-30
• 3.1 作战效能评估的步骤20-21
• 3.2 效能评估的方法21-24
• 3.2.1 传统的作战评估方法21-24
• 3.3 AHP法与模糊综合评估法的结合运用24-29
• 3.3.1 传统的AHP法25-27
• 3.3.2 改进后的模糊层次分析法27-29
• 3.4 本章小结29-30
• 4 对多机协同条件下机载雷达的传统效能评估30-49
• 4.1 确定效能指标体系的原则30-31
• 4.2 多机协同下的机载雷达的含义31-37
• 4.2.1 组网能力分析31-33
• 4.2.2 组网体系结构33-34
• 4.2.3 组网关键技术34-37
• 4.3 多机协同条件下机载雷达的评估模型37-48
• 4.3.1 构建多机协同条件下机载雷达的指标体系38-39
• 4.3.2 指标的定性和定量分析39-44
• 4.3.3 效能评估模型的建立44-45
• 4.3.4 机载雷达作战效能实例评估45-48
• 4.4 本章小结48-49
• 5 基于神经网络的效能评估49-61
• 5.1 神经网络概述49-52
• 5.1.1 神经网络模型49-50
• 5.1.2 神经网络的应用领域50-51
• 5.1.3 神经网络的优势与不足51-52
• 5.2 BP神经网络结构52-55
• 5.2.1 BP神经网络的基本模型53-54
• 5.2.2 BP神经网络评估模型54-55
• 5.3 遗传算法模型研究55-58
• 5.3.1 遗传算法的实现56-58
• 5.4 实例分析58-60
• 5.5 本章小结60-61
• 6 工作总结61-63
• 参考文献63-66
• 个人简介及硕士期间发表的学术论文66-67
• 致谢67

【参考文献】

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本文编号：509098