電子目標(biāo)智能處理架構(gòu)研究-文庫(kù)吧
2025-09-15 14:40 本頁(yè)面
【正文】 采用模式匹配的技術(shù)，該方法簡(jiǎn)單易行，但存在樣本數(shù)量大情況下效率比較低的問(wèn)題，另外，在相似樣本多的情況下（現(xiàn)代電子設(shè)備大量存在這種情況）識(shí)別過(guò)程不一定會(huì)收斂到最優(yōu)識(shí)別結(jié)果。隨著數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展，特別是智能處理技術(shù)逐步成熟，智能處理技術(shù)逐漸進(jìn)入電子戰(zhàn)情報(bào)處理領(lǐng)域。本文在研究電子目標(biāo)處理功能組成及流程的基礎(chǔ)上，提出了電子對(duì)抗情報(bào)智能處理的架構(gòu)，研究了該架構(gòu)下實(shí)現(xiàn)大容量目標(biāo)快速處理、智能處理的方法。 2電子目標(biāo)智能處理架構(gòu) 智能處理技術(shù)經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，有許多技術(shù)逐步趨于成熟并在工程中成功應(yīng)用。智能處理技術(shù)種類和分支很多，但并不是所有技術(shù)都適合電子目標(biāo)處理。通過(guò)對(duì)這些技術(shù)在電子目標(biāo)處理中的針對(duì)性、實(shí)用性分析，篩選出以下在電子目標(biāo)處理過(guò)程中具有較好應(yīng)用前景的技術(shù)：1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[1]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)利用完善的樣本，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，形成多層加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的分類，且具有一定的模糊處理能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)主要用于已知樣本情況下的目標(biāo)分類，對(duì)動(dòng)態(tài)變化的屬性參數(shù)缺乏處理能力。在電子目標(biāo)處理中可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)訓(xùn)練生成型號(hào)、已知目標(biāo)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，用于快速實(shí)現(xiàn)輻射源型號(hào)識(shí)別和已知目標(biāo)識(shí)別。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在如下問(wèn)題：樣本更新后必須重新訓(xùn)練、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)、訓(xùn)練完成后的規(guī)則隱藏在網(wǎng)絡(luò)中，難以維護(hù)和調(diào)整，因此使用受較大局限，主要在非實(shí)時(shí)系統(tǒng)中應(yīng)用。2）專家系統(tǒng)技術(shù)[2]。專家系統(tǒng)技術(shù)利用推理機(jī)和知識(shí)庫(kù)規(guī)則對(duì)輸入命題進(jìn)行推理和解釋，獲得推理結(jié)論。專家系統(tǒng)技術(shù)利用目標(biāo)已知信息（如技術(shù)特征參數(shù)等）進(jìn)行推理獲得其他信息。專家系統(tǒng)由于采用推理機(jī)技術(shù)，能非常靈活地適應(yīng)規(guī)則變化，且規(guī)則幾乎是完全顯性的，便于維護(hù)和調(diào)整，可獲得更大范圍的應(yīng)用。在電子目標(biāo)融合處理中，主要用于電子目標(biāo)體制、用途識(shí)別、行為、企圖分析等。3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[34]。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)近年來(lái)發(fā)展很快，技術(shù)分支也很多，主要用于對(duì)
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