调整的层次结构为“1、 雷达抗干扰效能 1、 雷达抗干扰措施评估指标 1、 雷达抗欺骗式干扰有效概率 2、 抗干扰改善因子（EIF） 3、 目标发现概率 4、 定位精度 2、 雷达固有属性评估指标 1、 雷达有效发射功率 2、 雷达自卫距离 3、 发射天线增益 4、 可见度因子”

这个调整的层次结构看起来很合理。首先，将雷达抗干扰效能和雷达固有属性分别列为两个主要的类别。然后，在雷达抗干扰效能类别中，又将雷达抗干扰措施评估指标、雷达抗欺骗式干扰有效概率、抗干扰改善因子、目标发现概率和定位精度作为子类别。在雷达固有属性评估指标类别中，将雷达的有效发射功率、雷达自卫距离、发射天线增益和可见度因子作为子类别。这种层次结构可以让人更清晰地了解雷达性能的各个方面，并且方便进行评估和比较。

相关问题

基于模糊层次分析法雷达抗干扰效能评估Matlab实现

基于模糊层次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process，FAHP）的雷达抗干扰效能评估可以使用Matlab实现。具体步骤如下：

1. 建立评价体系

首先，需要建立雷达抗干扰效能评价的体系，包括评价指标和层次结构。根据评价目的和实际情况，确定评价指标，并将其按照层次结构分为若干层，构成评价体系。

2. 制定判断矩阵

为了进行FAHP计算，需要制定判断矩阵。判断矩阵是对各个评价指标之间的重要程度进行定量化的表格，其中每个元素表示一个评价指标对另一个评价指标的相对重要程度。根据专家意见或数据分析，制定各层之间的判断矩阵。

3. 计算权重

利用FAHP算法，计算每个评价指标的权重。FAHP算法是一种综合性评价方法，将模糊数学理论和层次分析法相结合，能够处理评价指标之间相互依赖和影响的问题。通过计算判断矩阵的特征向量，得到每个评价指标的权重。

4. 计算综合得分

将各评价指标的权重和实际数据结合起来，计算各个方案的综合得分。根据实际情况，可以采用不同的计算方法，如加权平均法、TOPSIS法等。

5. 进行敏感性分析

对评价体系中的各个参数进行敏感性分析，探究不同参数对评价结果的影响程度。根据敏感性分析结果，调整评价体系和判断矩阵，提高评价结果的可靠性和准确性。

以上就是基于模糊层次分析法的雷达抗干扰效能评估的Matlab实现步骤。

radar jamming matlab雷达抗干扰代码

雷达抗干扰是一项重要的技术研究领域，其中利用MATLAB编程可以进行雷达抗干扰算法的模拟和验证。一般来说，雷达抗干扰算法包括自适应波束形成、频率多普勒波形分析、信号处理等内容。

在MATLAB中，可以使用不同的函数和工具箱来实现雷达抗干扰的代码。比如可以利用MATLAB中的Signal Processing Toolbox来实现对目标信号和干扰信号的分析和处理，通过设计滤波器、谱估计、自适应滤波器等方法来提高雷达系统的抗干扰能力。也可以利用MATLAB中的Phased Array System Toolbox来实现自适应波束形成算法，通过优化和调整阵元权值来抑制干扰信号。

此外，还可以利用MATLAB中的Simulink来建立雷达系统的仿真模型，通过添加噪声、干扰信号等来验证和评估雷达抗干扰算法的性能。另外，MATLAB还提供了丰富的文档和案例代码，可以帮助工程师进行雷达抗干扰算法的开发和验证工作。

总的来说，在MATLAB中编写雷达抗干扰代码，需要熟练掌握信号处理、波束形成、自适应滤波等相关知识，同时需要充分利用MATLAB工具箱和文档资源，通过模拟和仿真来不断优化和改进算法，以提高雷达系统的抗干扰能力。