云推理在雷达干扰效果评估中的应用∗

张 伟,平殿发,张 韫

(海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001)

0 引言

在现代空战中,雷达干扰资源的优化分配对降低敌目标雷达的探测能力与主动攻击能力,掩护我方作战飞机成功执行任务具有重要的意义。雷达干扰资源优化分配的依据是干扰效益值,而干扰效益的一个决定性因素是干扰效果。因此,对雷达干扰效果的评估就显得尤为重要。

雷达干扰效果评估的方法有很多,例如基于BP神经网络[1],基于模糊推理[2],基于粗糙集[3]等。这些方法从某一个角度来看具有各自的优点,但对处理评估过程中的不确定性知识还存在不足。基于云模型的定性知识推理,以概念为基本表示,从数据库中挖掘出定性知识,构造规则发生器。多条定性规则构成规则库,当输入一个特定的条件激活多条定性规则时,通过推理引擎,实现带有不确定性的推理和控制。鉴于此,本文将云推理应用到雷达干扰效果评估中,以求获得更趋合理的评估结果。

1 相关概念

定义[4]1：设U是一个用精确数值表示的定量论域,C是U上的定性概念,若定量值x∈U,且x是定性概念C的一次随机实现,若x满足x～N(Ex,En′2),其中,En′～N(En,He2),且x对C的确定度满足

则x在论域U上的分布称为正态云。

其中,Ex,En,He为云模型的三个特征参数,分别称作期望、熵和超熵,云的数字特征反映了定性概念的定量特性。期望表示概念在论域中的中心值,是数域空间中最能够代表定性概念的点值。熵被用来综合度量定性概念的模糊度和概率。……