神经网络在雷达抗干扰效能评估中的应用

"这篇论文是2015年发表在《海军航空工程学院学报》上的，由张建军、曲宏宇和赵栋华撰写，主要讨论了基于神经网络的雷达抗干扰效能评估方法，旨在提供一种更准确、客观且快速的评估方式，对雷达系统在对抗干扰环境中的性能进行量化分析。文章分析了传统的加权评估方法，并对比了基于神经网络的新方法在技术等级评判实例中的应用，证明了新方法的有效性和实用性。" 雷达抗干扰效能评估是雷达设备性能评估的关键环节，对于雷达与干扰设备的设计与战术运用具有深远影响。传统的评估方法通常涉及多个具有不同量纲和物理含义的分指标，需要进行多指标综合处理。这些分指标间相互关联，形成复杂的评价指标体系。然而，如何合理归一化分指标并确定其权重，同时避免人为因素的干扰，一直是评估领域亟待解决的问题。 论文中提到，尽管过去在多指标综合评估方法上取得了进展，但仍然存在如何准确反映被评估对象真实性能水平的挑战。为了解决这些问题，作者提出了一种基于神经网络的雷达抗干扰效能综合评估方法。神经网络作为一种强大的非线性模型，能够学习和模拟复杂的数据关系，适合作为处理多维度、非线性问题的工具。 传统的评估方法，如基于效率准则的对抗实验，虽然可靠，但实际操作中可能受限于多种因素。因此，论文采用了定性与定量评估结合的加权评估策略，先通过线性评估对雷达进行初步分级，然后利用评估指标对同一等级内的雷达进行细化比较。这种方法虽然简便，但可能存在权重分配主观性的问题。 基于神经网络的新型评估方法则尝试解决这个问题。神经网络可以自动学习并优化权重分配，使得各个分指标的贡献能够更客观地反映在总评估结果中。通过实例应用，这种方法展示了其在评估雷达接收机抗干扰技术等级方面的优越性，能够提供更精确的定量评估，从而提高了评估的实用性。 这篇论文为雷达抗干扰效能评估提供了新的思路，利用神经网络技术改进了传统评估方法的局限性，有助于提升雷达系统设计和优化的科学性。这一方法不仅在理论上有重要意义，而且在实际应用中具有广泛的潜力，可以为雷达系统性能的提升提供有力支持。