基于RS-ANFIS的雷达抗干扰性能评估方法

"这篇论文探讨了一种基于粗糙集-自适应神经网络模糊推理系统(RS-ANFIS)的雷达抗干扰性能评估方法。在雷达系统的研究、开发和应用中，评估雷达在复杂电磁环境下的抗干扰能力是至关重要的。论文针对传统评估方法的不足，提出利用粗糙集理论处理原始数据的不完整性和不确定性，通过数据归一化、离散化和属性约简，得到最小规则集。然后，结合ANFIS构建Sugeno型性能评估模型，设计评估变量的隶属度函数和推理规则，确定网络的学习算法。最后，通过12组雷达抗干扰性能指标的实例验证了该方法的可行性和有效性，表明该方法能优化网络结构，提高评估结果的可信度。" 在雷达系统领域，抗干扰性能的评估是确保雷达在各种复杂电磁环境中的稳定运行和高效性能的关键。传统的评估方法可能存在局限性，例如无法充分考虑数据的不完整性和不确定性。本研究提出的RS-ANFIS方法，巧妙地融合了粗糙集理论和自适应神经网络模糊推理系统，旨在克服这些挑战。 首先，粗糙集理论被用于处理原始样本数据的问题。它通过对数据进行归一化，减少数据的波动影响，并通过离散化将连续数据转化为离散类别，使得处理变得更加简单且易于理解。接着，属性约简过程进一步精简了数据，提取出最具代表性的特征，形成最小规则集，这有助于简化后续的分析和决策。 其次，ANFIS（自适应神经网络模糊推理系统）作为一种强大的非线性建模工具，被用来构建Sugeno型性能评估模型。在这个模型中，设计了评估变量的隶属度函数，这是模糊逻辑的核心部分，它定义了每个评估指标在不同状态下的“模糊”程度。同时，推理规则的设定使得系统能够根据输入数据自动推理出性能评估结果。通过调整网络的结构和学习算法，可以优化评估过程，提高评估的准确性和可靠性。 最后，论文通过12组实际的雷达抗干扰性能指标对所提方法进行了验证。实验结果证明了RS-ANFIS方法在处理复杂问题时的优越性，不仅能够有效改进网络结构，还能提供更为可信的评估结果。 基于RS-ANFIS的雷达抗干扰性能评估方法为雷达系统的性能评估提供了一个创新的解决方案，它具有较强的适应性和准确性，对于提升雷达系统在复杂环境下的抗干扰能力具有重要价值。这种方法可以作为未来雷达系统设计和优化的重要参考，并可能扩展到其他领域的性能评估问题。