作者单位
摘要
空军工程大学信息与导航学院, 西安 710077
针对传统威胁评估方法不能很好地体现空战过程中各类威胁因素作用变化的问题,引入了径向基神经网络,采用结构熵权法优化了神经网络训练参数,提出了基于粒子群和径向基神经网络(PSO-RBF)算法的空战动态权值计算方法。以某一时刻预测多无人机空中对抗时的威胁度为想定,分别采用结构熵权法和PSO-RBF算法进行仿真计算。仿真结果表明所提方法可有效解决空战目标威胁评估问题,提高了决策的客观性、科学性。
多无人作战飞机 空战 威胁评估 粒子群算法 结构熵权法 动态权值 multi-UCAV air combat threat assessment particle swarm optimization structure entropy weight method dynamic weight 
电光与控制
2014, 21(11): 51

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