面向目标RCS仿真数据验证的FSV改进方法

发布时间：2017-12-06 12:15

  本文关键词：面向目标RCS仿真数据验证的FSV改进方法

  更多相关文章： 计算机建模与仿真 雷达散射截面 数据验证 特征选择验证

【摘要】：FSV方法是电磁仿真领域流行的数据验证技术。针对FSV方法应用于目标RCS仿真数据与专家视觉评价差异较大的问题,提出一种结合非线性变换和频域成分分解的FSV改进方法。上述方法以专家调查结果为基准,根据RCS数据特点以及专家视觉评估准则,采用S型函数和固定频域截点,减小低RCS值和背景噪声对评价结果的影响,确保数据量级、趋势和特征等专家视觉关注点的准确提取。以领域专家评估作为参照,改进方法在10组典型RCS数据验证中表现了良好的效果,评估误差均值得到降低。
【作者单位】： 中国国防科技信息中心;
【基金】：某军队基金重点项目(项目号:XXXXX009)
【分类号】：E919;TN957.52;TP391.9
【正文快照】： 1引言目标雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)数据是雷达及其相关领域的主要研究对象,是雷达探测与识别、隐身与反隐身研究的重要基础,对战场决策、武器系统设计有着重要作用[1]。目前,目标RCS数据的获取方法主要包括实验测量和建模仿真,RCS数据已经应用于多个相关领域。

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本文编号：1258563