一、D-S证据理论在通信雷达一体化侦察系统对武器平台识别中的应用（论文文献综述）
孙壮壮[1]（2020）在《基于支持向量机的雷达辐射源识别研究》文中研究表明雷达作为电子战的重要装备,大量装备于交战双方,在提高侦察效能的同时,也导致战场的电磁环境越发复杂。如何在复杂的电磁环境中,快速、准确地对敌我双方的雷达辐射源信号进行识别,是电子战研究的重要方向。本文对雷达辐射源信号的分类识别及多传感器融合识别进行了研究,将烟花算法、证据理论等理论用于雷达辐射源的识别研究,实现对雷达辐射源的有效识别。本文完成的主要工作如下:首先,本文研究了支持向量机SVM的基本理论,通过仿真实验,对不同核类型及核参数的支持向量机分类模型的分类效果进行比较分析,引出支持向量机参数优化的问题;其次,分析了传统烟花算法的优缺点,引入伽马分布和非线性变异,给出了一种改进的烟花算法（Improved Fireworks Algorithm,IFWA）,并通过标准测试函数对改进算法的性能进行测试,仿真结果表明改进算法具有较强的寻优能力;在对雷达辐射源特征参数分析的基础上,结合改进的烟花优化算法,提出基于改进烟花算法的雷达辐射源识别模型,通过仿真试验,提高了识别的准确率;最后,本文研究了基于证据理论的决策级雷达辐射源融合识别方法,在对多源融合识别进行分析的基础上,将证据理论用于雷达辐射源融合识别,为解决高冲突情况下决策级融合的“一票否决”等与常理相悖的现象,本文提出一种不依靠先验信息的有效因子融合方法,通过对高冲突证据进行修改,实现对高冲突证据的有效融合,将改进方法应用于决策级雷达识别中,有效改善了高冲突证据下雷达识别效果。
杨国立[2]（2019）在《军民情报学融合机理与推进策略研究》文中提出军民情报学融合是国家安全与发展相统一的战略环境倒逼的结果,是中国情报学特色发展的关键路径。近年来,军、民情报学界均认识到了双方融合的重要性,并在研究成果、项目研究、学术会议中逐渐体现出来。然而,当前对于军民情报学融合的认识和研究一直试图突破体制和机制障碍以及情报秘密属性限制等因素的阻碍,然而,这样的阻碍在短期内难以克服,为了推进军民情报学融合,需要人们改变思路,另辟蹊径。学科发展中的融合本该是水到渠成,但是军、民情报学多年的平行发展与范式冲突导致两者融合为大一统的情报学难以在短期内达成。当下,比较可行的举措是通过军、民情报学的跨界交流与融合为孵化大一统情报学提供基础生长环境。本文需要解决的问题是,从学术交流和情报学发展本质规律出发,充分发挥“无形学院”的自觉行为,在学者和学术团体自发行动下推进军民情报学的融合。相较于“他组织”而言,自发行动可能更为有效。例如,相比于“他组织”下的《国家情报法》而言,近年来军、民情报学界所展开的各种自发的学术交流对于推进军民情报学融合的作用效果更为明显。本研究的基本观点是:“军民情报融合”无外乎两种途径,以情报工作的融合促进情报学理论体系的融合;以情报学理论体系的融合推动情报工作、情报体制的融合。前者难度较大,军民情报融合目前宜选择第二种融合路径。相比于体制、机制等建设而言,以学术共同体的自我觉醒和自发行为推进军民情报学融合,是一种更为有效的融合模式。为了使学术共同体的行动更科学、更有效,需要从理论的高度对军民情报学的融合进行指导,“新三论”（耗散结构理论、协同学理论和突变论）有助于深刻揭示军民情报学融的基本机理。另外,有融合就会有分离,在认可他们之间存在分离基础上,控制他们之间不合理的分离,使这些不合理的分离逐渐走向交叉、融合,这是军民情报学融合的核心。推进军民情报学融合,首先需要明确军民情报学融合的必要性问题。本文的第二章和第三章论述这一问题。总体上,军民情报学融合是时代发展的必然要求,是体现情报学社会价值、彰显情报学社会地位的关键,是进行中国特色情报学发展的重要路径。其次,需要明确军民情报学融合的机理,简言之,就是回答军民情报学融合是什么、为什么等问题。本文的第四章运用耗散结构理论的条件方法论、协同学理论的动力学方法论和突变论的途径方法论系统分析军民情报学融合的机理。主要运用系统观,对军民情报学融合过程中涉及的各要素及其关系以及军民情报学融合系统的结构等进行分析。特别是对关键要素（例如,作为序参量的情报文化、作为主控制变量的需求牵引力等）在融合中的作用以及多角度的要素融合层次性（例如,要素协同—体系协同—范式协同等）进行分析。最后,需要明确军民情报学融合如何推进,简言之,就是回答军民情报学融合应该做什么、怎么做的问题。本文的第五章在第四章论述的基础上,依据“新三论”提供的方法论,对这一问题进行系统回答。推进军民情报学融合的着力点主要围绕强化双方共通的基础和控制两者之间不合理的分离这两个方面。针对这两个着力点,本文提出信息流控制、竞合管理和发展路径三个方面的军民情报学融合推进策略。三类策略中,发展路径建设是重点,它具有综合性和逻辑完整性,主要包括目标、出发点、路线、方向与动力和保障;信息流控制和竞合管理包含在发展路径中的各个环节中,其中,信息流控制主要包括信息流控制渠道、信息流控制机制和信息流控制的价值引领,竞合管理主要包括要素层面竞合管理、关系层面竞合管理和过程维度的竞合管理。
赵丹玲[3]（2019）在《基于异质网络的武器装备体系贡献率评估方法研究》文中指出武器装备体系评估是武器装备论证的基础性工作之一,而体系贡献率评估研究已然成为武器装备体系评估的重要方面,其评估结果可以为后续武器装备体系结构设计与优化等工作提供定量化依据。目前,由于武器装备体系的高度复杂性和不确定性,研究人员较难建立准确、通用的武器装备体系贡献率评估模型,评估结果也较难得到解释和验证。随着网络科学的发展,基于异质网络的方法可以很好地将武器装备体系进行形式化描述,也可以借助异质网络的一些评价指标衡量不同装备相互作用产生的涌现效果。本文以武器装备体系异质网络模型为基础,提出了面向作战任务的基于作战环的武器装备体系能力贡献率评估方法和面向作战过程的基于体系仿真的武器装备体系效能贡献率评估方法。论文的主要研究工作和创新点包括:（1）提出了基于异质网络的武器装备体系贡献率评估框架武器装备体系贡献率研究目前还没有统一的定义和通用的评估方法,异质网络是一种能够有效考虑武器装备体系包含不同功能的装备以及装备之间存在不同的交互关系的半结构化描述方法,基于异质网络模型对体系进行评价得到的结果具有语义信息。本文在分析武器装备体系及贡献率评估特点和相关概念的基础上,先是将武器装备体系抽象成异质网络模型,再分别从作战能力和作战效能两个视角评估武器装备体系贡献率,利用评估结果反馈调整评估模型。本文剖析了武器装备体系贡献率评估问题,对贡献率的度量方法进行了分析,提出了基于异质网络的武器装备体系贡献率评估框架。（2）提出了基于异质网络的武器装备体系建模方法武器装备体系建模是通过合理的抽象,将体系中的组成元素以及元素之间的关联关系形式化地表示出来,传统的武器装备体系网络化建模方法大多基于同质网络模型,认为装备体系中的节点和边是无差别的,并通过同质网络的一些指标对武器装备体系进行评估。显然,这种方式没有考虑到装备在作战中发挥的不同功能以及不同功能节点之间的复杂联系。本文首先引入异质网络模型,将武器装备体系抽象为异质网络中的要素,并应用网络属性和概念描述武器装备体系的特征。其次,根据武器装备在作战过程中扮演的角色,分别构建侦察类、决策类、打击类装备的节点模型,分析各类装备的指标。然后,将装备之间不同的关联关系进行抽象,构建了目标侦察、信息传输、命令下达、目标打击等交互关系模型。最后,考虑时间因素,构建武器装备体系的动态模型,为装备体系的网络化仿真提供基础。（3）提出了面向作战任务的武器装备体系能力贡献率评估方法在武器装备体系作战能力评估中,目前大多采用的方法是先构建武器装备体系作战能力的层次结构指标体系,再选取合适的评估方法进行指标聚合,得到体系能力评估的综合值。现有的评估方法没能将装备指标和体系作战能力进行很好地映射,评估结果的解释性和可追溯性不强。为此,本文提出了面向作战任务的武器装备体系能力贡献率评估方法。首先,将作战任务分解成由相应的子体系支撑完成的不同阶段的子任务,分析子任务之间的约束关系得到任务约束网络,用领域映射矩阵DMM模型表示任务与能力以及能力与装备之间的映射关系。然后,基于武器装备体系异质网络模型,利用作战环的方法将不同功能装备节点的能力进行聚合,结合装备面向不同元任务时的作战能力以及任务约束网络,综合计算装备面向整个作战任务时的作战能力贡献率。最后,针对评估模型计算复杂度较高的问题,提出了几种算法用于求解装备体系的作战能力和装备对体系的能力贡献率。（4）提出了面向作战过程的武器装备体系效能评估方法在武器装备体系效能评估中,传统的方法是利用解析方程求解双方兵力情况或利用系统动力学等体系方法分析体系中不同指标的影响关系,评估过程较为简化,没有和实际的作战过程相结合。本文基于异质网络模型,提出武器装备体系网络仿真方法,根据仿真实验得到效能指标,后基于云模型对武器装备体系效能贡献率进行评估。首先,分析异质网络建模与基于Agent仿真建模之间的映射关系,构建武器装备实体的能力模型和行为模型,作为体系对抗仿真实验的基础。其次,面向作战过程,筹划作战活动方案并分析装备参与作战的流程,明确各装备在不同作战活动下的行为表现,提出基于OODA循环理论的武器装备体系对抗仿真实现方法和步骤。然后,根据仿真实验得到武器装备体系效能评估的指标,以作战时间、装备战损比、弹药消耗比和胜负结果作为评估指标,利用云模型方法对武器装备体系效能贡献率进行评估,最终发现以装备战损比和作战胜负结果作为标准评估效能贡献率得到的结果与能力贡献率评估结果具有较强的一致性,从而验证了本文提出方法的有效性。
苏若龙[4]（2019）在《基于电子侦察数据的雷达逆向建模》文中认为雷达作为一种全天候探测设备,在目标探测、跟踪、制导等方面发挥着越来越重要的作用。目前,世界先进战机,如F-22、F-35、Su-35都列装了机载有源相控阵雷达,大大提高了探测距离并实现了同时多目标跟踪,因此对机载有源相控阵雷达的对抗成为非常迫切和重要的研究领域。由于机载有源相控阵雷达性能指标、工作模式等都是严格保密的,难以获得,但是雷达在工作时必须辐射信号,而电子侦察设备通过对雷达辐射信号的截获和分析就可以得到其相关参数,依据获得的参数就可以建立该雷达模型,从而为实施有效的电子对抗提供理论和试验提供基础。本文以机载火控雷达为研究对象,结合雷达侦察以及雷达建模等方面技术完成了对机载火控雷达的逆向建模。本文所做主要工作有:1、对机载火控雷达系统进行了分析,从雷达信号、天线、波位编排这几个方面对机载火控雷达的发射系统进行了仿真建模。并对机载火控雷达边搜索边跟踪（TWS）工作模式、搜索加跟踪（TAS）工作模式、单目标跟踪（STT）工作模式以及速度搜索（VS）工作模式四种工作模式进行了分析与建模仿真。得到我们后面分析所需要的侦察数据。2、通过对侦察数据进行分析得到雷达信号参数。使用门限检测的方法得到脉冲宽度以及脉冲重复间隔。随后针对不同调制信号的表达式的不同,分析得到不同调制信号的调制参数。最后根据调制信号双谱作为特征使用支持向量机（SVM）,对调制信号的脉内特征进行分析。3、通过前面的分析结果以及相关侦察数据完成对雷达系统参数的分析。首先从雷达的系统组成出发,对雷达的近似辐射功率、天线方向图、接收机灵敏度以及信号处理等过程的相关系统参数进行分析。随后对雷达TWS、TAS、STT以及VS四种工作模式的进一步分析,研究得出四种工作模式在信号参数以及天线扫描特性两个方面存在差异。分别选择信号参数以及脉冲幅度作为特征,使用BP神经网络对雷达工作模式进行识别,在此基础上使用D-S证据理论将两种特征的识别结果进行融合,从而提高识别正确率达到了对该识别方法的改进。4、在对雷达信号参数以及雷达系统参数分析的基础上,使用标准化雷达建模工具完成对雷达的逆向建模。将软件工程中的标准化概念利用到雷达建模中,结合分析结果建立标准化的机载火控雷达系统。随后结合分析结果以及建模经验,对标准化雷达系统进行参数配置,并且通过仿真结果的分析验证模型的正确性。
昌志松[5]（2019）在《雷达通信一体化系统的信号处理与识别技术研究》文中进行了进一步梳理综合雷达、通信等设备来构建一个多平台、多传感器信息融合与资源共享的一体化电子战系统是现代战争中电子对抗技术的发展思路,也是当前研究的重要课题。目前雷达通信一体化系统虽已取得初步的研究成果,但还处于初级阶段,大多数的研究主要关注在信号波形与系统设计上,而对于一体化的信号处理与识别的研究相对较少。随着一体化技术的飞快发展,其信号的处理与识别问题,对获取敌方情报与战争态势评估有着至关重要的意义。基于此,本文结合典型的雷达通信一体化系统,对混叠信号分离算法、通信信号调制识别、雷达辐射源识别、一体化目标识别系统模型进行了研究,主要工作如下:（1）针对雷达通信一体化系统的信号混叠问题,研究了信号分离模型,并应用快速独立成分分析算法实现了混叠的雷达信号和混叠的雷达通信一体化信号的分离。在信噪比为5dB的情形下,仿真获得的分离信号与原始信号具有96%以上的相似度。（2）针对分离出的通信信号分量,对目前通信信号识别算法中分类器在不同信噪比下的波动性大、稳定性不强的问题,提出了一种Stacking-SVM的调制识别算法。该算法采用集成学习的思想,利用Stacking学习法对单一的SVM调制识别进行改进,通过构建一个分层的SVM结构模型,使下一层学习器利用上一层学习器的预测结果进行训练,最终使得整个模型可以学习到信号更加全面的本质特征。仿真实验表明,所提出的算法具有较高的识别准确率,同时在不同信噪比下,算法的稳定性表现更好。（3）针对分离出的雷达信号分量,对雷达信号特征提取和分类器设计两方面存在的不足,提出了一种改进的雷达辐射源识别方法。该方法在特征提取方面,提取了时频图像的纹理特征和形状特征,同时结合信号频谱和瞬时频率的相关特征,构成融合特征集;在分类器设计方面,本文首次将基于GBDT模型提取高阶特征的方法应用在雷达辐射源识别领域,利用该方法对雷达信号进行高阶特征提取,并将提取的特征通过正则化的逻辑回归进行最终分类。最后,仿真对比结果表明,本文所提出的方法在低信噪比下具有更高的识别准确率。（4）针对雷达通信一体化系统的目标识别问题,构建了一种基于多传感器融合的雷达通信一体化目标识别系统模型。该模型利用雷达侦察传感器和通信侦察传感器获得的有用信息与一体化信号处理的结果相结合,得到更全面的目标信息,然后利用基于多传感器信息融合的目标识别算法来获取更准确的目标识别结果。仿真表明,采用该系统模型使得识别的不确定性大为下降,增加了置信度,即该系统模型是有效的。
张骏[6]（2018）在《多视角价值建模的武器系统组合选择问题与方法研究》文中进行了进一步梳理联合对抗和体系作战是当前战争发展的重要方向,“体系”和―联合“的概念不仅指明了装备发展规划的需求和目标,同时也应当作为装备发展决策模式的指导思想贯穿始终。在装备发展规划中,决策者需要依据效能、成本、体系架构的需求等约束条件,对众多武器装备做出选择,以实现武器装备的投产、列装以及运用等。为了实现武器装备的体系化建设,加强装备间的互通互联互操作,武器装备发展规划需要加强组合化选择决策模式,从整体的角度开展进行权衡与规划。随着科信息技术的进步,不同领域、不同组织的人员、资源以及信息彼此交互成为可能,武器装备发展规划任务涉及到不同利益主体。面对不同利益主体的需求环境,从多个维度对新装备发展价值进行考量,是提升装备发展决策质量与效益的关键。本文将考虑“体系”环境下的装备规划发展问题,利用组合选择理论研究武器装备的选择,在不同视角下开展武器系统选择,设计问题框架并给出相应的决策方法。主要研究内容如下:（1）多视角价值建模的武器系统组合选择问题研究框架设计改变传统单一的装备发展规划的模式,从不同视角展开体系化装备发展规划中的武器系统选择。借鉴多视角/视图理论的思想,将武器系统组合价值建模面向四种不同的工作人员,分别是:装备论证人员、装备体系架构设计人员、装备系统作战运用人员和装备系统的保障管理人员,对应的分别从系统服务、系统满足度、系统功能、系统可靠性角度出发进行价值建模,分别开展组合选择问题与方法进行研究。（2）基于系统服务分析的武器系统组合选择借鉴服务分析的理念,将其运用于组合的价值建模环节,实现系统组合向服务组合的映射转化,将装备系统组合选择问题映射为服务组合选择问题。通过构造服务的映射关系结构,提出价值指标对服务组合的价值进行计算,最后利用相应的优化算法求得在一定约束条件下的最优武器组合。最后设计服务组合与装备系统组合的解码过程,将得到的服务组合最终解码为装备组合。（3）基于系统满足度评估的武器系统组合选择考虑武器装备系统对使命任务的满足程度,在开展武器系统组合选择时,基于ER（Envdential Reasoning）方法,以置信规则库为基础,构造武器装备体系层次结构,以单个系统能力作为输入,采用信度度量满足度大小,通过证据规则计算过程,实现系统能力的聚合从而获取整个系统组合的满足度水平,以武器系统组合满足度评估的结果作为价值准则开展装备系统组合选择。（4）基于系统功能分析的武器系统组合选择基于功能指标相关性分析,进行了自顶向下从体系作战效能到武器系统各功能指标的分解,归纳了作战功能对每一层级的支撑作用,分析了面向不同关联关系的作战活动序列武器系统之间的协同关系及作战功能对作战活动的支撑作用。在仿真过程中,采集了武器装备作战过程中的实时数据,运用MINE的相关性分析方法求解武器系统各功能指标的单个价值,并对单个功能指标价值进行集成来定义组合价值,用以建立并求解组合优化目标模型。（5）基于系统可靠性分析的武器系统组合选择从系统可靠性角度考虑,以武器系统的剩余寿命为重要衡量指标,选取发动机为研究对象。采用了仿真软件C-MAPSS对大型涡轮发动机在其运行过程中模拟的监测信号数据,通过变异系数法和共同主成分分析法提取了特征,建立了可供参考的发动机退化规律模型库,通过对退化轨迹相空间中的轨迹与模型库中的轨迹进行相似度匹配估算出其剩余寿命。将剩余寿命作为武器系统的价值,选出了在机动能力方面表现更加优越的武器系统组合。
张中杰[7]（2018）在《面向态势评估的关联规则挖掘关键技术研究》文中指出现代战争是信息的较量,在战争“迷雾”中,能否通过信息优势使指挥员准确把握当前态势,在“看”的同时达到“知”,是决定战争胜负的重要因素。因此,态势评估在现代战争中有着不可替代的作用。传统态势评估的模型构建非常依赖先验知识、预选参数与有监督数据,缺乏动态更新能力。因此,近年来不少研究试图利用关联规则挖掘,直接从无监督战场事务数据中得到评估模型。然而,大部分研究对战场数据的设想过于简单,并未考虑其复杂性。本文针对战场数据属性类型多样、规模庞大、高维度和天然失真的特点,对面向态势评估的关联规则挖掘技术进行了深入研究,具体工作如下:1.提出基于中心极限定理（CLT,Central Limit Theorem）的战场对象间模糊关联规则挖掘算法CLTF。CLTF能将战场对象数据转换为模糊事务,并通过CLT对其简约,快速得到战场对象间模糊关联规则。CLTF主要解决两个问题。首先,关联规则挖掘所需的事务数据无法在战场中直接获得,在把战场半结构化数据转换为事务数据的过程中,数值型属性难以离散化;其次,大规模战场事务数据对关联规则挖掘的实时性构成挑战。针对这两个问题,CLTF在生成事务数据时,利用三角隶属度对其中的数值型属性软分割,形成模糊事务;同时,CLTF依据乘积三角模特性,将模糊事务数据等价为二元事务数据,并利用CLT进行合理采样,确保挖掘的实时性。由CLT计算的样本规模可保证将任意模式的支持度误差以大概率控制在小范围内。2.提出基于CLT与Union界的战场二元事务数据简化算法CLTU。CLTU可有效减少由战场半结构化数据转换而来的事务数据规模,并对挖掘结果提供强精度保证。CLTU是CLTF中采样部分的深入扩展。虽然在CLTF中,基于CLT所计算的样本规模可保证任意模式的支持度误差极小,但这些小误差会在后续推理过程中不断积累,造成隐患。因此,CLTU对数据的简化程度进行了更严格的控制,可保证所有模式支持度的最大误差以指定最小概率落入指定区间。同时,CLTU利用噪声项剔除、事务简约、事务合并这三个步骤避免了简化后数据规模的过估计。3.提出基于二元粒子群（BPSO,Binary Particle Swarm Optimization）的战场高维数据长模式挖掘算法BPSOHD。BPSOHD可高效地在大量战场目标及事件中搜索长模式。战场长模式挖掘的困难主要来自于两点。首先,长模式支持度极低,十分容易与噪声短模式混淆,给设置最小支持度带来了挑战;其次,战场数据的高维特性使长模式极为隐蔽,增加了挖掘难度。针对这两点,BPSOHD利用BPSO直接对长模式进行搜索,避开了最小支持度设置;同时,BPSOHD利用初始种群降维与搜索空间动态降维对传统BPSO进行了改进,优化了高维数据下的搜索效率,使其性能得到提升。4.提出数据失真时的关联规则可靠性排序与匹配算法ARSA。ARSA能在侦察数据天然失真的情况下,合理选择关联规则并进行态势评估。由于战场侦察过程无法避免漏识别与误识别,所以从数据中得到的关联规则与战场客观规则间有一定出入。因此,本文通过合理假设对数据失真带来的影响进行理论分析。根据理论分析结果,ARSA对所有规则展开排序,筛选出既与已知对象匹配,优先级又高的规则参与态势评估,在一定程度上弥补了数据失真给关联规则带来的负面影响。基于以上研究,本文设计并实现了基于关联规则挖掘的态势评估原型系统,通过案例验证,说明了其在态势评估中是可靠且高效的。
毕文豪[8]（2018）在《信息环境下智能火力与指挥控制关键技术研究》文中研究表明信息环境下智能火力与指挥控制系统是建立在航空火力与指挥控制系统发展基础之上,与信息化、网络化作战理念相互适应,满足现代战争军事需求,与新一代战斗机同步发展的新型分布式火力与指挥控制系统。本论文立足于信息环境下智能火力与指挥控制系统的基础研究,结合目前先进的体系结构思想和技术,构建信息环境下智能火力与指挥控制系统的体系模型,研究支撑该体系模型的体系架构、关键技术。论文的主要工作和创新点如下:1)在分析航空火力与指挥控制系统发展趋势的基础上,研究了传统的火力与指挥控制系统和网络中心战下的火力与指挥控制系统的体系结构,指出了它们无法适用于信息网络时代的原因,阐述了信息化、网络化下新一代战斗机对火力与指挥控制系统的军事需求,提出了一种信息环境下以信息完全共享、分布式的一体化网络智能火力与指挥控制系统的概念,构建了信息环境下智能火力与指挥控制系统体系架构,研究了其组成和特征,并介绍了相关的关键技术。2)针对多传感器信息融合所面临的不确定性信息表达和处理问题,建立了多源传感器智能信息融合系统的功能模型、结构模型、数学模型,提出了一种基于改进的证据理论的智能信息融合算法。首先针对D-S证据理论不能有效处理冲突证据的问题,研究了国内外典型文献提出的各种改进方法,分析了现有的证据冲突衡量方法的不足,然后提出了新的证据冲突衡量方法——证据相似性测度,并利用证据相似性测度对各传感器提供的证据信息进行加权修正,最后用Demspter组合规则进行融合。算例证明该算法扩展了证据理论在决策级信息融合中的应用,可以有效处理不确定信息,降低了冲突信息对最终融合结果的影响,提高了融合结果的可靠性和合理性,而且具有较快的收敛速度。3)针对信息环境下智能火力与指挥控制系统改变了传统固定链路“烟囱式”的系统构架,各个传感器、武器、目标的火力通道可以灵活配置的问题,建立了传感器、武器、目标调度决策的分布式集中火力联盟分配模型,并提出了一种改进的遗传离散粒子群优化算法。首先为了对传感器资源进行合理科学分配,建立了表征传感器单元综合探测性能的能力函数,然后针对存在多约束条件的传感器单元、武器和目标的分配问题,为了避免传统算法易陷入局部最优的缺陷,建立分布式集中火力联盟优化模型,设计了带有交叉、变异算子的改进的遗传离散粒子群优化算法。仿真算例表明,与传统算法相比,算法收敛速度更快,全局寻优能力更强。4)针对信息环境下制导武器的协同控制问题,重点研究了协同制导过程中的制导权交接策略、交接流程和交接算法。首先分析了协同制导的必要条件和协同制导样式,然后根据己方飞机对导弹的态势优势、己方飞机对目标的探测能力和己方飞机受到的威胁度建立制导优势模型,并在此基础上提出了基于改进拍卖算法的协同制导制导权分配算法,最后详细研究了中制导制导权交接的原则、方法和流程,提出了相应的目标制导信息、制导律的交接算法。仿真实验表明,本文提出的算法有效可行,能够实时地计算制导优势和进行制导权分配,有效地完成多机协同制导;同时能够平滑中制导交接引起的导弹非正常过载突变,确保交接过程弹道稳定,为协同制导作战的研究和作战应用提供强有力的支撑。
陆珊珊[9]（2017）在《雷达网信息综合侦察分析技术研究》文中指出组网雷达系统利用通信网络实现网内雷达的互联互通和综合信息处理,给电子对抗带来了严峻的挑战。雷达电子侦察是获取战场电磁态势和军事情报信息的重要手段,在电子对抗中占有重要地位。传统的电子侦察技术对雷达和通信链路进行了相对独立的侦察,鲜有充分利用雷达和通信信息进行综合分析,难以实现对组网雷达态势的全面刻画。鉴于此,本文以利用阵列侦察接收机对雷达网实现侦察为背景,利用雷达网内雷达与通信信号的特征信息进行综合侦察分析,力图实现对雷达组网模式的反演识别。研究的关键技术包括雷达网内辐射源信号的盲源分离、网内通信信号调制特征识别、雷达波束扫描特性分析等,最后利用雷达特征信息和通信链路信息等对雷达组网方式进行综合识别分析。雷达网内的通信信号、雷达信号以及电磁环境信号严重混叠,混叠信号的分离是后续信号处理、特征分析以及综合识别的前提和基础。相比于基于波束形成技术的空域滤波方法,采用盲源分离方法对混叠信号进行分离具有对传感器阵列误差不敏感,所需先验知识少等优势特性,因此具有良好的战场适应能力。已有的盲源分离算法多假定混合系统不含噪声,限制了盲源分离算法在实际环境中的应用。论文以噪声情形下对混合信号进行盲源分离为研究主线,分析了噪声情形下基于峭度极大化准则盲源分离算法的稳定点问题,据此提出了一种鲁棒的盲源分离算法。理论分析和仿真实验表明,该算法的分离性能接近于最小均方误差分离矩阵给出的性能上限,改进了盲源分离算法的信干噪比指标。雷达网内通信信号特征,如调制方式和通信流量特征等,是雷达组网模式识别的重要依据之一。调制方式识别是通信信号特征分析的前提和基础。针对已有的谱线检测类调制方式识别算法在多谱峰情形下识别准确性较差的问题,论文提出了一种稳健的离散谱线检测方法,同时针对常见的数字调制信号优化了分类识别的判别流程,从而提高了调制方式识别算法的准确性。针对载波估计偏差引起幅相联合调制信号星座图旋转进而导致调制方式识别算法准确率下降的问题,论文引入了一种基于码元序列M次方运算的载频偏差估计方法,有效提高了信号载频偏差的估计精度,遏制了信号星座图恢复过程中的旋转问题;结合平均似然比检测算法,显着提高了信号调制方式分类识别的准确性。雷达波束扫描方式特征反映了雷达网内雷达的工作模式以及雷达网的工作状态,是雷达组网方式识别的又一重要依据。本文分别研究了电子扫描雷达和机械扫描雷达扫描规律的分析方法。对于电子扫描雷达,论文分析了侦察机截获信号的幅值分布特性,利用处于搜索模式的电子扫描雷达在不同搜索周期中信号幅值分布的相似性,反演了电子扫描雷达的扫描搜索规律。对于采用扇形波束在方位向进行扫描的机械雷达,现有扫描分析方法通常需要数个扫描周期才能获得雷达天线的扫描规律,难以适应快速多变的电子对抗环境。论文提出了一种基于粒子滤波的方向图精确匹配方法,方法把波束方位指向估计建模为非线性状态估计问题,并引入粒子滤波技术对该模型进行求解。仿真实验结果表明,该方法能够实时估计雷达波束的方位指向,适应波束扫描速度变化的情形。组网方式是组网雷达系统最重要的属性之一,只有正确地识别出雷达系统的组网方式,理清网内各雷达之间的关联关系,判明组网雷达系统的架构以及工作模式,才有可能在进一步的电子干扰中取得理想的干扰效果。本文综合利用组网雷达系统内的通信和雷达特征信息等,结合不确定性推理中的证据理论,给出了一种雷达组网方式识别算法。除此之外,针对对抗条件下雷达网工作模式的动态变迁特征,提出了基于证据理论和直觉模糊集的群决策方法,采用特征权重和专家权重的证据修正与合成算法,从而得到最终的信度分配值以用于雷达组网方式的决策判断。仿真实验结果证明了识别算法的有效性。综上所述,针对组网雷达电子侦察这一难点问题,论文利用组网雷达系统内通信和雷达特征信息,研究了雷达组网态势综合侦察分析方法。实现了雷达网内通信和雷达信号的分离、通信信号调制方式的识别、天线扫描特性的分析和雷达组网模式的判别,初步完成了对雷达网组网态势的整体刻画,研究成果对组网雷达系统的电子侦察具有重要的理论意义和实际应用价值。
王杨[10]（2015）在《战场态势目标识别与态势意图预测的算法研究》文中进行了进一步梳理现代战争中大量使用了高新技术,使战略思想、战斗模式、编制体制以及武器装备等方面产生了重大变化,加剧了现代战争的复杂性,推动了数据融合技术的全面发展。战场态势目标识别与态势意图预测是数据融合在军事领域中的重要组成部分,通过对侦察、探测信息中的识别数据进行融合,得到战场目标识别结果及其可信度,再通过侦察、探测信息和战场目标识别结果对当前战场态势、威胁程度进行综合评估,以获得战场态势的整体感知,成为克敌制胜的重要军事手段,因此研究颇具重要意义。新式武器层出叠现,传感器技术高速发展,现代战场复杂多变,无疑加大了战场目标识别和意图预测的复杂困难程度。通过对战场态势目标识别与态势意图预测算法的研究,找出存在的问题,寻求突破点以提出有效可行的算法,使战场目标识别结果准确率得到提高,使目标或目标群的意图预测能力得到提升,为相关算法完善提供参考,为数据融合技术发展尽绵薄之力,在理论与实践上具有一定的价值。本文主要是对战场态势目标识别与态势意图预测的算法进行研究,主要研究内容如下:（1）根据已有的数据融合模型和项目需求,研究了一种新的数据融合模型并予以系统阐述,介绍了数据融合常用算法和实际应用。（2）针对D-S证据理论对战场目标识别数据融合失效的问题,通过对战场目标识别数据特点的分析和证据理论合成法则的研究,提出了两种D-S证据理论的改进方法,即基于数学模型的D-S证据理论和基于折扣系数的D-S证据理论,并通过实验仿真与其他算法进行比较,结果表明两种改进的D-S证据理论具备了提高战场目标识别结果的可信度和准确率的优势。（3）针对黑板模型对意图预测缺乏层次性,对预测结果缺少累计和修正的问题,通过对战场态势分层和黑板模型的研究,提出了基于战场态势的多层黑板模型的意图预测算法,算例分析表明此预测算法具备了提高对目标或目标群的作战意图的预测能力和预测结果准确率的优势。（4）根据实际项目需求,给出系统的工作流程和功能模块并加以实现,同时将本文提出的目标识别算法、意图预测算法应用于系统中,进一步验证了算法的有效性和可行性。
二、D-S证据理论在通信雷达一体化侦察系统对武器平台识别中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、D-S证据理论在通信雷达一体化侦察系统对武器平台识别中的应用（论文提纲范文）
（1）基于支持向量机的雷达辐射源识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容和结构安排 |
| 第二章 支持向量机及优化算法 |
| 2.1 支持向量机模型 |
| 2.1.1 最佳分隔超平面 |
| 2.1.2 核函数类型及核参数 |
| 2.1.3 不同核函数的SVM分类模型研究 |
| 2.2 烟花算法 |
| 2.2.1 烟花算法原理 |
| 2.2.2 烟花算法基本操作 |
| 2.2.3 烟花算法流程框图 |
| 2.2.4 烟花算法设计步骤 |
| 2.3 粒子群算法 |
| 2.3.1 粒子群算法原理 |
| 2.3.2 粒子群算法基本操作 |
| 2.3.3 粒子群算法流程框图 |
| 2.3.4 粒子群算法设计步骤 |
| 2.4 SVM参数优化现状 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于改进烟花算法的雷达辐射源识别研究 |
| 3.1 烟花算法改进研究 |
| 3.1.1 爆炸半径改进 |
| 3.1.2 变异方式改进 |
| 3.1.3 改进算法流程框图 |
| 3.1.4 改进算法函数测试 |
| 3.2 基于改进烟花算法的雷达辐射源识别模型 |
| 3.2.1 雷达信号特征参数 |
| 3.2.2 雷达辐射源识别模型 |
| 3.2.3 仿真实验分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于D-S证据理论的雷达辐射源融合识别研究 |
| 4.1 融合识别概述 |
| 4.2 D-S证据理论改进研究 |
| 4.2.1 基本概念 |
| 4.2.2 基本概率赋值生成方法 |
| 4.2.3 Dempster组合规则 |
| 4.2.4 冲突证据融合改进研究 |
| 4.3 雷达辐射源融合识别仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）军民情报学融合机理与推进策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容和目标 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究目标 |
| 1.3 研究方法和思路 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.4 论文结构与研究创新 |
| 1.4.1 论文结构 |
| 1.4.2 研究创新 |
| 1.5 研究问题界定 |
| 1.5.1 研究对象界定 |
| 1.5.2 军民情报学融合中军、民情报的定位 |
| 第2章 研究综述 |
| 2.1 军事情报学研究 |
| 2.1.1 发展历程简述 |
| 2.1.2 学科建设与理论研究简述 |
| 2.2 民口情报学研究 |
| 2.2.1 发展历程简述 |
| 2.2.2 学科建设与理论研究简述 |
| 2.2.3 国内情报学研究现状分析 |
| 2.2.4 国外“Library and Information Science”研究现状分析 |
| 2.3 军民情报融合研究 |
| 2.3.1 美国和以色列情报工作的军民融合 |
| 2.3.2 竞争情报与公开来源情报利用中的军民融合 |
| 2.3.3 中国特色的军民情报融合研究 |
| 第3章 面向军民融合的现代情报学与情报工作 |
| 3.1 现代情报学发展取向 |
| 3.1.1 情报学知识体系的创新发展 |
| 3.1.2 界定基于Intelligence属性的情报学核心问题域 |
| 3.1.3 重视情报学教育与情报工作的匹配 |
| 3.1.4 加强情报组织融合 |
| 3.1.5 从历史中获得镜鉴 |
| 3.2 总体国家安全观背景下情报工作深化 |
| 3.2.1 树立总体国家情报思维 |
| 3.2.2 构建总体国家情报工作体系 |
| 3.2.3 以任务为情报工作的组织线索 |
| 3.2.4 形成多层次情报工作策略 |
| 3.3 军民融合视角下现代情报学的发展 |
| 第4章 军民情报学融合机理 |
| 4.1 军民情报学融合的基础 |
| 4.1.1 军、民情报学关系构成了融合的客观基础 |
| 4.1.2 信息链奠定了两者关系的理论基础 |
| 4.1.3 致力于内涵式大情报观构筑为融合提供了动力 |
| 4.1.4 国家安全与发展的统一增强了融合的活力 |
| 4.1.5 对情报秘密属性看法的转变奠定了融合的文化基础 |
| 4.2 基于“新三论”的军民情报学融合机理分析 |
| 4.2.1 以系统论的方法解析军民情报学融合过程 |
| 4.2.2 军民情报学融合系统的耗散性机理 |
| 4.2.3 军民情报学融合系统各要素的协同机理 |
| 4.2.4 军民情报学融合系统演化过程中的突变机理 |
| 4.3 基于“新三论”的军民情报学融合整体分析框架 |
| 第5章 军民情报学融合的推进策略 |
| 5.1 基于“新三论”的军民情报学融合推进模型 |
| 5.2 军民情报学融合信息流控制策略 |
| 5.2.1 信息流控制自发性 |
| 5.2.2 信息流控制渠道 |
| 5.2.3 信息流控制机制 |
| 5.2.4 信息流控制的价值引领 |
| 5.3 军民情报学融合竞合管理策略 |
| 5.3.1 军民情报学融合中的竞合关系及其自发特性 |
| 5.3.2 要素层面的竞合管理 |
| 5.3.3 关系层面的竞合管理 |
| 5.3.4 过程维度的竞合管理 |
| 5.4 军民情报学融合发展路径建设 |
| 5.4.1 军民情报学融合发展路径自发特性 |
| 5.4.2 目标着眼于为孵化“大一统情报学”酝酿学术环境 |
| 5.4.3 以学术研究的问题化为出发点 |
| 5.4.4 以学科层面的融合为路线 |
| 5.4.5 将解决时代发展的“大问题”作为方向和动力 |
| 5.4.6 制定保障措施 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论和贡献 |
| 6.1.1 研究结论 |
| 6.1.2 研究贡献 |
| 6.2 研究局限和展望 |
| 6.2.1 研究局限 |
| 6.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士阶段研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于异质网络的武器装备体系贡献率评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 武器装备体系建模与描述方法研究 |
| 1.2.2 复杂网络与异质网络研究 |
| 1.2.3 武器装备体系能力/效能评估方法研究 |
| 1.2.4 武器装备体系贡献率评估研究 |
| 1.2.5 研究现状总结 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 1.3.3 论文的组织结构 |
| 第二章 基于异质网络的武器装备体系贡献率评估研究框架 |
| 2.1 武器装备体系贡献率评估的基本概念 |
| 2.1.1 武器装备体系 |
| 2.1.2 武器装备体系建模与描述 |
| 2.1.3 武器装备体系评估 |
| 2.2 武器装备体系贡献率评估问题分析 |
| 2.2.1 武器装备体系贡献率的概念与内涵 |
| 2.2.2 武器装备体系贡献率度量方式分析 |
| 2.2.3 武器装备体系贡献率评估问题剖析 |
| 2.3 基于异质网络的武器装备体系贡献率评估框架设计 |
| 2.3.1 基于异质网络的武器装备体系贡献率评估理论方法 |
| 2.3.2 基于异质网络的武器装备体系贡献率评估流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于异质网络的武器装备体系建模方法 |
| 3.1 基于异质网络的武器装备体系建模与描述 |
| 3.1.1 异质网络模型 |
| 3.1.2 基于异质网络的武器装备体系描述模型 |
| 3.2 武器装备体系网络节点建模 |
| 3.3 武器装备体系网络交互关系建模 |
| 3.3.1 目标侦察交互关系建模 |
| 3.3.2 信息传输交互关系建模 |
| 3.3.3 命令下达交互关系建模 |
| 3.3.4 目标打击交互关系建模 |
| 3.4 基于异质网络的武器装备体系动态模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 面向作战任务的武器装备体系能力贡献率静态评估 |
| 4.1 任务分解与装备映射分析 |
| 4.1.1 任务约束结构分析与任务分解 |
| 4.1.2 任务与能力的映射分析及能力需求描述 |
| 4.1.3 能力和装备的映射分析与建模 |
| 4.2 面向任务的武器装备体系能力贡献率评估模型 |
| 4.2.1 基于作战环的武器装备体系任务满足度评估 |
| 4.2.2 面向任务网络的武器装备体系任务满足度评估 |
| 4.2.3 武器装备体系能力贡献率评估 |
| 4.3 面向任务的武器装备体系贡献率评估求解算法 |
| 4.3.1 基于作战环的元任务满足度的求解算法 |
| 4.3.2 面向任务网络的武器装备体系任务满足度评估算法 |
| 4.3.3 面向任务的武器装备体系能力贡献率评估算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 面向作战过程的武器装备体系效能贡献率动态评估 |
| 5.1 基于异质网络的多Agent对抗仿真模型 |
| 5.1.1 基于异质网络的武器装备体系对抗仿真框架 |
| 5.1.2 武器装备实体的能力模型分析 |
| 5.1.3 武器装备实体的行为建模分析 |
| 5.2 面向过程的武器装备体系对抗仿真研究 |
| 5.2.1 作战活动方案筹划 |
| 5.2.2 装备作战过程分析 |
| 5.2.3 武器装备体系仿真实现方法 |
| 5.3 基于云模型的武器装备体系贡献率评估 |
| 5.3.1 武器装备体系效能评估指标分析 |
| 5.3.2 基于云模型的武器装备体系贡献率评估方法 |
| 5.3.3 基于云模型的武器装备体系效能贡献率综合评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 应用研究 |
| 6.1 作战想定 |
| 6.1.1 背景想定 |
| 6.1.2 装备体系描述 |
| 6.1.3 作战想定描述 |
| 6.2 面向海上联合作战场景的武器装备体系贡献率评估 |
| 6.2.1 任务描述和任务分解 |
| 6.2.2 武器装备体系的任务满足度评估 |
| 6.2.3 武器装备体系的能力贡献率评估 |
| 6.3 面向海上联合作战过程的武器装备体系贡献率评估 |
| 6.3.1 想定补充与规则分析 |
| 6.3.2 基于动态对抗仿真模型的武器装备体系效能指标分析 |
| 6.3.3 武器装备体系效能贡献率评估结果与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 下一步研究工作及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录 A 体系对抗仿真中形成的作战环 |
| 附录 B 体系对抗仿真产生的效能指标 |
（4）基于电子侦察数据的雷达逆向建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义及背景 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 机载火控雷达发展现状 |
| 1.2.2 辐射源信号建模与分析发展现状 |
| 1.2.3 雷达系统建模仿真发展现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第二章 机载火控雷达建模与仿真 |
| 2.1 机载火控雷达系统 |
| 2.2 雷达信号分析 |
| 2.2.1 常规脉冲信号 |
| 2.2.2 线性调频信号 |
| 2.2.3 相位编码信号 |
| 2.2.4 频率编码信号 |
| 2.3 天线特性分析 |
| 2.3.1 线阵天线 |
| 2.3.2 面阵天线 |
| 2.4 波位编排分析 |
| 2.5 工作模式分析 |
| 2.5.1 多重频下工作模式 |
| 2.5.2 边扫描边跟踪模式(TWS模式) |
| 2.5.3 搜索加跟踪模式(TAS模式) |
| 2.5.4 单目标跟踪模式(STT模式) |
| 2.5.5 速度搜索模式(VS模式) |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于电子侦察数据的雷达信号参数提取 |
| 3.1 侦察数据处理 |
| 3.1.1 对采样信号的信号处理 |
| 3.1.2 对脉冲描述字处理 |
| 3.2 时域参数分析 |
| 3.2.1 脉冲宽度分析 |
| 3.2.2 脉冲重复间隔分析 |
| 3.2.3 仿真结果及分析 |
| 3.3 信号调制参数分析 |
| 3.3.1 常规脉冲信号调制参数分析 |
| 3.3.2 线性调频信号频率参数分析 |
| 3.3.3 相位编码信号调制参数分析 |
| 3.3.4 频率编码信号调制参数分析 |
| 3.4 信号脉内调制特征分析 |
| 3.4.1 支持向量机 |
| 3.4.2 调制信号双谱估计 |
| 3.4.3 脉内特征分析的SVM分类器设计 |
| 3.4.4 仿真结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于电子侦察数据的雷达系统参数估计 |
| 4.1 有效辐射功率(ERP)估计 |
| 4.2 雷达天线方向图反演 |
| 4.3 雷达接收机灵敏度估计 |
| 4.4 信号处理反演 |
| 4.4.1 脉冲压缩增益 |
| 4.4.2 脉冲累积增益 |
| 4.5 雷达工作模式反演 |
| 4.5.1 BP神经网络 |
| 4.5.2 基于信号参数的工作模式识别 |
| 4.5.3 基于天线扫描特性的工作模式识别 |
| 4.5.4 基于D-S证据理论的多特征识别结果融合 |
| 4.6 仿真及分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于电子侦察数据的雷达逆向建模 |
| 5.1 标准化雷达建模工具 |
| 5.1.1 标准化雷达建模工具简介 |
| 5.1.2 雷达组件建模 |
| 5.1.3 雷达系统建模 |
| 5.2 雷达逆向建模 |
| 5.2.1 目标及雷达参数设置 |
| 5.2.2 发射信号及回波 |
| 5.2.3 接收机及信号处理 |
| 5.3 仿真结果及分析 |
| 5.3.1 回波结果分析 |
| 5.3.2 脉冲压缩结果分析 |
| 5.3.3 MTI及MTD结果分析 |
| 5.3.4 CFAR及雷达测量结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）雷达通信一体化系统的信号处理与识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 雷达通信一体化研究现状 |
| 1.2.2 辐射源识别研究现状 |
| 1.3 论文创新点及章节安排 |
| 第二章 雷达信号与通信信号的调制原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 雷达调制信号 |
| 2.2.1 常规雷达信号 |
| 2.2.2 线性调频信号 |
| 2.2.3 非线性调频信号 |
| 2.2.4 二相编码信号 |
| 2.2.5 四相编码信号 |
| 2.2.6 频率编码信号 |
| 2.3 通信调制信号 |
| 2.3.1 模拟调制 |
| 2.3.2 数字调制 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 雷达通信一体化信号处理技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号分离 |
| 3.2.1 信号分离模型 |
| 3.2.2 基于FastICA的信号分离算法 |
| 3.2.3 仿真及结果分析 |
| 3.3 信号的判别与分选 |
| 3.3.1 通信信号与雷达信号的判别 |
| 3.3.2 雷达信号分选 |
| 3.4 通信信号调制识别 |
| 3.4.1 通信信号特征提取 |
| 3.4.2 基于Stacking-SVM的调制识别算法 |
| 3.4.3 仿真及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 一种改进的雷达辐射源识别方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 时频分析 |
| 4.2.1 短时傅里叶变换 |
| 4.2.2 小波变换 |
| 4.2.3 Wigner-Ville分布 |
| 4.3 时频图像特征提取 |
| 4.3.1 时频图像预处理 |
| 4.3.2 基于不变矩理论的形状特征提取 |
| 4.3.3 基于灰度共生矩阵法提取纹理特征 |
| 4.4 频谱和瞬时频率相关特征提取 |
| 4.4.1 频谱相关特征 |
| 4.4.2 瞬时频率相关特征 |
| 4.5 分类器设计和方法流程 |
| 4.5.1 基于GBDT的高阶特征构造 |
| 4.5.2 改进的方法流程 |
| 4.6 仿真及结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于多传感器融合的雷达通信一体化目标识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多传感器信息融合 |
| 5.3 雷达通信一体化目标识别系统设计 |
| 5.3.1 系统结构模型 |
| 5.3.2 雷达侦察信息处理 |
| 5.3.3 通信侦察信息处理 |
| 5.3.4 多传感器融合目标识别算法 |
| 5.4 仿真及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）多视角价值建模的武器系统组合选择问题与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 武器装备发展与基于能力的规划 |
| 1.2.2 组合决策与武器系统组合选择 |
| 1.2.3 组合选择的价值评价相关技术 |
| 1.2.4 现状总结与本研究出发点 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 1.3.3 论文的组织结构 |
| 第二章 多视角价值建模的武器系统组合选择问题研究框架 |
| 2.1 基本理论 |
| 2.1.1 概念阐述 |
| 2.1.2 组合选择基本流程 |
| 2.1.3 多视角/视图理论 |
| 2.2 组合选择问题剖析 |
| 2.2.1 问题输入与输出 |
| 2.2.2 组合选择的基本问题模型 |
| 2.2.3 多视角价值建模 |
| 2.3 问题研究框架 |
| 2.3.1 研究思路设计 |
| 2.3.2 研究框架结构 |
| 2.3.3 核心问题与难点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于系统服务分析的武器系统组合选择 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.1.1 基本概念 |
| 3.1.2 问题及解决框架 |
| 3.2 基于系统服务分析的组合选择模型 |
| 3.2.1 系统组合-服务组合映射分析 |
| 3.2.2 服务组合结构建模 |
| 3.2.3 服务组合-装备选择解码 |
| 3.2.4 最优服务组合计算 |
| 3.3 示例分析 |
| 3.3.1 示例说明及数据描述 |
| 3.3.2 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于系统满足度评估的武器系统组合选择 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.1.1 基本概念 |
| 4.1.2 问题提出及难点 |
| 4.1.3 ER基本模型 |
| 4.2 基于系统满足度评估的武器系统组合选择模型 |
| 4.2.1 满足度评估核心模型 |
| 4.2.2 基于置信规则的系统满足度评估框架 |
| 4.2.3 基于系统满足度评估的组合选择模型 |
| 4.3 示例分析 |
| 4.3.1 示例描述及数据说明 |
| 4.3.2 组合输入及评估结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于系统功能分析的武器系统组合选择 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.1.1 作战关联分析 |
| 5.1.3 基于MINE的相关性分析方法 |
| 5.2 功能最优化的武器系统组合选择模型 |
| 5.2.1 功能组合价值 |
| 5.2.2 选择成本 |
| 5.2.3 组合选择模型 |
| 5.3 示例分析 |
| 5.3.1 示例描述及数据说明 |
| 5.3.2 组合优化模型及建模步骤 |
| 5.3.3 系统组合选择结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于系统可靠性分析的武器系统组合选择 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.1.1 问题背景 |
| 6.1.2 问题剖析 |
| 6.2 剩余寿命估计的武器系统组合选择模型 |
| 6.2.1 基于变异系数的特征提取技术 |
| 6.2.2 退化轨迹相空间重构 |
| 6.2.3 基于退化轨迹的组合选择价值评估 |
| 6.3 示例分析 |
| 6.3.1 示例描述及数据说明 |
| 6.3.2 武器装备剩余寿命估计 |
| 6.3.3 组合选择结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 下一步研究工作及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录1 武器系统组合可靠性寿命价值与组合结果 |
（7）面向态势评估的关联规则挖掘关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 态势评估需求 |
| 1.1.2 态势评估定义 |
| 1.1.3 态势评估模型与关联规则挖掘 |
| 1.2 研究问题的提出 |
| 1.2.1 面向态势评估的战场数据来源 |
| 1.2.2 数据来源所带来的数据特点 |
| 1.2.3 关联规则挖掘在态势评估中的挑战 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 态势评估研究现状 |
| 1.3.2 关联规则挖掘技术研究现状 |
| 1.3.3 关联规则挖掘技术在态势评估中的应用现状 |
| 1.4 本文主要贡献 |
| 1.5 本文主要结构 |
| 第二章 基于CLT的战场模糊关联规则挖掘技术研究 |
| 2.1 面向态势评估的战场数据模糊及简化需求 |
| 2.1.1 面向态势评估的数据离散化困难 |
| 2.1.2 大规模数据带来的时效性挑战 |
| 2.1.3 数据模糊化及合理简化的意义 |
| 2.2 基础理论 |
| 2.2.1 模糊关联规则挖掘 |
| 2.2.2 CLT在数据挖掘中的应用 |
| 2.3 基于CLT的战场对象间模糊关联规则挖掘算法 |
| 2.3.1 算法概要 |
| 2.3.2 战场模糊事务数据生成 |
| 2.3.3 虚拟二元事务数据等价 |
| 2.3.4 虚拟二元事务数据采样及挖掘 |
| 2.4 性能测试及分析 |
| 2.4.1 实验准备 |
| 2.4.2 算法效率比较 |
| 2.4.3 模糊频繁模式可靠性比较 |
| 2.4.4 模糊关联规则可靠性比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 强精度保证下的战场二元事务数据简化技术研究 |
| 3.1 态势评估中二元事务数据简化的强精度保证需求 |
| 3.1.1 弱精度简化的不足 |
| 3.1.2 强精度简化意义 |
| 3.2 基础理论 |
| 3.2.1 关联规则挖掘中的强精度保证 |
| 3.2.2 Union界 |
| 3.3 强精度保证下的数据简化任务分解 |
| 3.3.1 强精度保证的定义分解 |
| 3.3.2 简化任务分解 |
| 3.4 基于Union界与CLT的战场二元事务数据简化算法 |
| 3.4.1 算法概要 |
| 3.4.2 预采样 |
| 3.4.3 正式采样 |
| 3.4.4 事务合并 |
| 3.5 性能测试及分析 |
| 3.5.1 实验准备 |
| 3.5.2 算法效率比较 |
| 3.5.3 频繁模式可靠性比较 |
| 3.5.4 关联规则可靠性比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于改进BPSO的战场长模式挖掘算法 |
| 4.1 面向态势评估的战场数据高维性及长模式挖掘需求 |
| 4.1.1 面向态势评估的数据高维特性 |
| 4.1.2 战场长模式挖掘的需求与困难 |
| 4.1.3 基于启发式算法的长模式挖掘意义 |
| 4.2 基础理论 |
| 4.2.1 PSO算法 |
| 4.2.2 BPSO算法 |
| 4.3 基于改进BPSO的战场长模式挖掘算法 |
| 4.3.1 算法概要 |
| 4.3.2 粒子编码与位置更新 |
| 4.3.3 CLT采样下的粒子适应度计算 |
| 4.3.4 初始种群生成与优化 |
| 4.3.5 搜索空间动态降维及粒子修正 |
| 4.4 性能测试及分析 |
| 4.4.1 实验准备 |
| 4.4.2 长模式搜索能力比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数据天然失真下的规则排序与匹配技术研究 |
| 5.1 面向态势评估的数据失真现象 |
| 5.1.1 数据中的漏识别现象 |
| 5.1.2 数据中的误识别现象 |
| 5.1.3 关联规则与客观规则 |
| 5.2 基础理论 |
| 5.2.1 层次聚类算法 |
| 5.2.2 合理粒化原则 |
| 5.3 数据失真对关联规则影响的理论分析 |
| 5.3.1 数据失真对关联规则支持度的影响 |
| 5.3.2 数据失真下的规则优先级分析 |
| 5.4 基于数据失真模型的规则排序与使用 |
| 5.4.1 算法概要 |
| 5.4.2 战场关联规则排序 |
| 5.4.3 战场关联规则匹配 |
| 5.4.4 匹配集扩充与态势网络生成 |
| 5.5 性能测试及分析 |
| 5.5.1 实验准备 |
| 5.5.2 算法可靠性测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 原型系统设计与案例验证 |
| 6.1 态势评估原型系统的设计 |
| 6.1.1 评估规则挖掘模块 |
| 6.1.2 态势评估模块 |
| 6.1.3 可视化交互界面 |
| 6.2 案例数据生成 |
| 6.2.1 数据生成模型 |
| 6.2.2 数据生成方式 |
| 6.2.3 数据存储方式 |
| 6.3 案例中的态势评估任务想定 |
| 6.3.1 案例中的态势评估任务设计 |
| 6.3.2 到达态势评估模块的对象及待评估关系 |
| 6.3.3 任务想定的合理性分析 |
| 6.4 验证与分析 |
| 6.4.1 参数选择 |
| 6.4.2 二元事务数据生成 |
| 6.4.3 模式与规则挖掘 |
| 6.4.4 态势评估结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A 论文中的主要符号及其含义 |
（8）信息环境下智能火力与指挥控制关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词与常用符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状分析 |
| 1.2.1 信息化环境下作战研究现状 |
| 1.2.2 航空火力与指挥控制系统相关技术研究现状 |
| 1.2.2.1 智能信息融合技术研究现状 |
| 1.2.2.2 资源分配技术研究现状 |
| 1.2.2.3 协同制导技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 信息环境下智能火力与指挥控制系统总体研究 |
| 2.1 航空火力与指挥控制系统概述 |
| 2.1.1 航空火力与指挥控制的基本概念 |
| 2.1.2 航空火力与指挥控制系统的发展阶段 |
| 2.2 传统火力与指挥控制系统存在的问题 |
| 2.3 信息环境下智能火力与指挥控制系统的军事需求分析 |
| 2.4 信息环境下智能火力与指挥控制系统总体结构 |
| 2.4.1 传统的火力与指挥控制系统的体系结构 |
| 2.4.2 网络中心战下的火力与指挥控制系统的体系结构 |
| 2.4.3 信息环境下智能火力与指挥控制系统的体系结构 |
| 2.4.4 信息环境下智能火力与指挥控制系统的特征 |
| 2.5 信息环境下智能火力与指挥控制系统关键技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于改进的证据理论的智能信息融合算法研究 |
| 3.1 智能信息融合的不确定性分析 |
| 3.2 智能信息融合模型的建立 |
| 3.2.1 智能信息融合的功能模型 |
| 3.2.2 信息融合的结构模型 |
| 3.2.3 智能信息融合的数学模型 |
| 3.3 D-S证据理论 |
| 3.3.1 证据模型 |
| 3.3.2 证据合成规则 |
| 3.4 D-S证据理论存在的问题及改进方法 |
| 3.4.1 证据理论存在的问题 |
| 3.4.2 改进方法 |
| 3.4.2.1 修改证据理论的经典组合规则 |
| 3.4.2.2 预先修正冲突证据 |
| 3.4.3 证据合成的一般框架 |
| 3.5 现有的证据冲突衡量算法 |
| 3.5.1 冲突系数 |
| 3.5.2 证据距离 |
| 3.5.3 Pignistic概率距离 |
| 3.5.4 余弦相似度 |
| 3.5.5 关联系数(relative coefficient) |
| 3.6 新的证据冲突衡量算法—相似性测度 |
| 3.7 基于相似性测度的加权证据融合方法 |
| 3.7.1 D-S证据理论用于多传感器信息融合的方法 |
| 3.7.2 算法流程 |
| 3.8 仿真算例及分析 |
| 3.8.1 算例一 |
| 3.8.2 算例二 |
| 3.8.3 算例三 |
| 3.8.4 算例四 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 基于GDPSO的分布式集中火力联盟研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 异类传感器组合优化 |
| 4.2.1 传感器分析 |
| 4.2.2 传感器单元的能力函数 |
| 4.2.2.1 信息效益值 |
| 4.2.2.2 信息代价值 |
| 4.2.2.3 协同系数 |
| 4.3 分布式集中火力联盟的约束优化问题模型 |
| 4.3.1 模型建立 |
| 4.3.2 目标函数 |
| 4.3.3 分布式集中火力联盟的约束条件 |
| 4.4 优化算法 |
| 4.4.1 粒子群算法 |
| 4.4.2 离散粒子群优化算法 |
| 4.4.3 粒子群优化算法与遗传算法结合的优势 |
| 4.5 GDPSO算法设计 |
| 4.5.1 编码策略 |
| 4.5.2 粒子更新 |
| 4.5.3 算法流程 |
| 4.6 仿真算例及分析 |
| 4.6.1 算例一 |
| 4.6.2 算例二 |
| 4.6.3 算例三 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 协同制导制导权交接决策及交接流程研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 协同制导模式分析 |
| 5.3 制导优势模型 |
| 5.3.1 己方飞机对导弹的态势优势 |
| 5.3.2 己方飞机对目标的探测能力 |
| 5.3.3 己方飞机受到的敌方飞机威胁度 |
| 5.3.4 己方飞机制导优势函数 |
| 5.4 协同制导制导权分配算法 |
| 5.4.1 拍卖算法 |
| 5.4.2 改进的拍卖算法 |
| 5.4.3 改进的拍卖算法的具体步骤 |
| 5.5 协同中制导交接分析 |
| 5.5.1 制导权交接原则 |
| 5.5.2 制导权交接方法 |
| 5.5.3 中制导权交接流程设计 |
| 5.5.3.1 交接准备 |
| 5.5.3.2 交接实施 |
| 5.5.3.3 交接结束 |
| 5.5.4 交接律算法 |
| 5.5.4.1 目标信息交接律 |
| 5.5.4.2 制导律交接律设计 |
| 5.6 仿真算例及分析 |
| 5.6.1 协同制导分配算例 |
| 5.6.2 协同制导交接仿真算例 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 进一步的研究工作 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目与获得的奖励 |
| 致谢 |
（9）雷达网信息综合侦察分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题研究的主要问题 |
| 1.2.1 典型的电子侦察处理技术 |
| 1.2.2 组网雷达给电子侦察领域带来新的挑战 |
| 1.3 课题相关问题的研究现状 |
| 1.3.1 辐射源信号盲源分离技术 |
| 1.3.2 网内通信信号调制特征识别技术 |
| 1.3.3 雷达天线扫描分析技术 |
| 1.3.4 雷达组网方式识别技术 |
| 1.4 论文的主要工作及安排 |
| 第二章 雷达网辐射信号的盲源分离 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 盲源分离问题概述 |
| 2.2.1 盲源分离混合模型 |
| 2.2.2 典型的盲源分离方法 |
| 2.3 改进的峭度极大化盲源分离算法 |
| 2.3.1 信号模型和预处理过程 |
| 2.3.2 基于峭度准则的盲源分离算法 |
| 2.3.3 仿真实验结果与分析 |
| 2.4 最小均方误差盲源分离算法 |
| 2.4.1 峭度极大化准则的稳定点分析 |
| 2.4.2 最小均方误差盲源分离算法 |
| 2.4.3 仿真实验结果与分析 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 雷达网内通信信号调制方式识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 调制特征识别概述 |
| 3.2.1 通信信号调制类型介绍 |
| 3.2.2 调制方式识别典型算法 |
| 3.3 基于离散谱线检测的调制方式识别 |
| 3.3.1 基于离散谱线特征识别原理 |
| 3.3.2 改进的调制识别算法描述 |
| 3.3.3 仿真实验结果与分析 |
| 3.4 幅相调制信号的调制方式识别 |
| 3.4.1 信号模型与预处理 |
| 3.4.2 幅相调制信号的星座图恢复 |
| 3.4.3 平均似然比检测识别算法 |
| 3.4.4 仿真实验结果与分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 雷达天线扫描规律分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 天线扫描方式概述与信号建模 |
| 4.2.1 雷达扫描方式概述 |
| 4.2.2 侦察机接收信号模型 |
| 4.3 电子扫描雷达扫描规律分析 |
| 4.3.1 电子扫描雷达波形单元提取 |
| 4.3.2 基于最优序列对比的扫描规律重建 |
| 4.3.3 仿真实验结果与分析 |
| 4.4 机械扫描雷达波束方位指向估计 |
| 4.4.1 估计算法的数学模型 |
| 4.4.2 基于粒子滤波的估计算法 |
| 4.4.3 估计算法的可行性分析 |
| 4.4.4 仿真实验结果与分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 雷达组网方式分析识别技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 雷达网融合方式概述 |
| 5.2.1 组网雷达系统的特点 |
| 5.2.2 常见的雷达组网方式 |
| 5.3 基于通信与雷达信息融合的雷达组网方式识别 |
| 5.3.1 雷达组网识别的基本原理 |
| 5.3.2 辐射源特征参数 |
| 5.3.3 隶属度函数和基本可信度分配 |
| 5.3.4 证据信息融合与决策 |
| 5.3.5 仿真实验结果与分析 |
| 5.4 基于对抗特征的雷达组网方式识别算法 |
| 5.4.1 对抗特征参数的选取和分析 |
| 5.4.2 特征信息集结 |
| 5.4.3 专家信息集结 |
| 5.4.4 仿真实验结果与分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的科学成果 |
| 作者在学期间参与的科研项目 |
（10）战场态势目标识别与态势意图预测的算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 发展及研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第二章 数据融合综述 |
| 2.1 数据融合模型 |
| 2.1.1 信息预处理 |
| 2.1.2 目标识别 |
| 2.1.3 态势评估 |
| 2.1.4 威胁评估 |
| 2.2 数据融合算法 |
| 2.3 数据融合应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 战场态势目标识别的算法研究 |
| 3.1 证据理论的基本概念 |
| 3.1.1 识别框架 |
| 3.1.2 基本信任分配函数 |
| 3.1.3 信任函数 |
| 3.1.4 似然函数 |
| 3.1.5 Dempster合成法则 |
| 3.1.6 决策规则 |
| 3.2 D-S证据理论应用于战场态势目标识别的分析 |
| 3.2.1 战场目标识别数据的特点 |
| 3.2.2 D-S证据理论存在的问题及原因 |
| 3.3 基于数学模型的D-S证据理论 |
| 3.3.1 核心思想 |
| 3.3.2 算法步骤 |
| 3.4 基于折扣系数的D-S证据理论 |
| 3.4.1 核心思想 |
| 3.4.2 算法步骤 |
| 3.5 实验仿真及结果分析 |
| 3.5.1 实验仿真 |
| 3.5.2 结果分析 |
| 3.6 两种改进的D-S证据理论在战场态势目标识别中的应用 |
| 3.6.1 实验仿真 |
| 3.6.2 结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 战场态势意图预测的算法研究 |
| 4.1 战场态势分层的设计 |
| 4.2 基于战场态势的多层黑板模型的设计 |
| 4.2.1 黑板模型 |
| 4.2.2 基于战场态势的多层黑板模型 |
| 4.2.3 基于战场态势的多层黑板模型的意义 |
| 4.3 基于战场态势的多层黑板模型的意图预测算法 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 联合识别与态势评估系统的设计与实现 |
| 5.1 联合识别与态势评估系统的需求分析 |
| 5.1.1 联合识别需求分析 |
| 5.1.2 态势评估需求分析 |
| 5.2 联合识别与态势评估系统的工作流程 |
| 5.3 联合识别与态势评估系统的模块设计 |
| 5.3.1 信息预处理模块 |
| 5.3.2 联合识别模块 |
| 5.3.3 态势评估模块 |
| 5.3.4 数据库模块 |
| 5.3.5 界面显示模块 |
| 5.4 联合识别与态势评估系统的实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间主要学术成果 |
四、D-S证据理论在通信雷达一体化侦察系统对武器平台识别中的应用（论文参考文献）
- [1]基于支持向量机的雷达辐射源识别研究[D]. 孙壮壮. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [2]军民情报学融合机理与推进策略研究[D]. 杨国立. 南京大学, 2019(01)
- [3]基于异质网络的武器装备体系贡献率评估方法研究[D]. 赵丹玲. 国防科技大学, 2019(01)
- [4]基于电子侦察数据的雷达逆向建模[D]. 苏若龙. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [5]雷达通信一体化系统的信号处理与识别技术研究[D]. 昌志松. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [6]多视角价值建模的武器系统组合选择问题与方法研究[D]. 张骏. 国防科技大学, 2018(01)
- [7]面向态势评估的关联规则挖掘关键技术研究[D]. 张中杰. 国防科技大学, 2018(02)
- [8]信息环境下智能火力与指挥控制关键技术研究[D]. 毕文豪. 西北工业大学, 2018(02)
- [9]雷达网信息综合侦察分析技术研究[D]. 陆珊珊. 国防科技大学, 2017(02)
- [10]战场态势目标识别与态势意图预测的算法研究[D]. 王杨. 江南大学, 2015(12)