基于模糊专家系统的雷达干扰资源分配模型
基于模糊控制的能量管理策略研究
基于模糊控制的能量管理策略研究概述：能源管理是当今社会可持续发展的关键问题之一。
随着能源需求的增加和能源资源的日益稀缺，如何高效地利用能源资源成为了亟待解决的问题。
基于模糊控制的能量管理策略是一种有效的方法，通过模糊逻辑的方式对能源系统进行控制和优化，以实现能源的高效利用。
一、模糊控制理论的基本原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它模拟了人类的思维方式，在处理模糊、不确定或者不完全的信息时表现出了良好的性能。
模糊控制系统包括模糊化、模糊推理和去模糊化三个主要步骤，通过将输入和输出转化为模糊集合，利用模糊规则进行推理，并最终将模糊输出转化为确定性的输出。
二、基于模糊控制的能量管理策略基于模糊控制的能量管理策略主要应用于能源系统中，旨在实现能量的高效利用和优化。
其核心思想是根据能源系统的实时状态和需求，采取相应的控制策略，以达到节能和降低能源浪费的目的。
1. 模糊控制在能源供给方面的应用在能源供给方面，模糊控制可以根据能源需求的变化，动态调整能源的供应量。
通过建立模糊控制规则，根据能源需求的大小、时间、环境等因素，控制能源供给设备的运行状态和输出功率，以实现能源的高效利用。
2. 模糊控制在能源消耗方面的应用在能源消耗方面，模糊控制可以根据能源系统的实时状态和需求，优化能源的消耗策略。
通过建立模糊控制规则，根据能源系统的负荷情况、运行状态等因素，控制能源消耗设备的运行状态和功率输出，以达到节能和降低能源浪费的目的。
3. 模糊控制在能源转换方面的应用在能源转换方面，模糊控制可以根据能源的转换效率和需求，优化能源转换设备的运行状态和效率。
通过建立模糊控制规则，根据能源转换设备的输入功率、输出功率和效率等因素，控制能源转换设备的运行状态和输出功率，以实现能源的高效转换。
三、基于模糊控制的能量管理策略的优势1. 适应性强：模糊控制可以根据能源系统的实时状态和需求进行动态调整，适应不同的工况和需求。
2. 鲁棒性好：模糊控制可以处理模糊、不确定或者不完全的信息，对于能源系统中存在的噪声和扰动具有较好的鲁棒性。
基于雷达探测距离的干扰效能评估
ｃ
÷
㈩
通过 上 述 的 理论 分 析 可 知 ， 达 接 收 机 频 带 雷 与干 扰机 频带 的对 准 程 度 以及 雷 达 的 抗 干扰 措 施
式 中 ， 为 雷 达 发 射 功 率 ； 为 雷 达 天 线 增 益 ； Ｐ Ｇ 为 雷达 工作 波长 ； 目标有 效散 射 面积 ； 为 Ｌ为雷
ｗｈｃ ｈ ｒｑ ｅ ｃ ｉ ｎ ａ ｔ ｒａ ｄ ＥＣＣ ｆｃｏ ｒ ｎ ｒｄ ｃｄ，ｔ ｏｖ ｈ ｒ ｂｅ ｏ ｉｈ ｔ ｅｆｅ ｕ ｎ ｙａｍｉｇ ｆｃｏ ｎ Ｍ ａ ｔｒａ ｅｉｔｏ ｕ ｅ ｏ ｓ ｌｅｔ ｅｐ ｏ ｌｍ ｆｊｍｍｉｇ ｅｆｃ ａ ｎ ｆｅ —
（ ｌｃｒ ｎｃＥ ｇ ｎ ｅｉ ｇ Ｉ ｓｉ ｔ ｏ Ｌ ，Ｈｅ ｅ ２ ０ ３ ，Ｃ ｉａ Ｅ ｅｔｏ ｉ ｎ ｉｅ ｒｎ ｎ ｔ ｕ ｅ ｆ Ｐ Ａ ｔ ｆ ｉ ３ ０ ７ ｈｎ ）
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｎｉ ｐ ｏ ｅ ａ ｓｒ ｃ： ｒ ｖ ｄｊｍｍｉｇｅｆｃｉｅ ｅｓｅ ａｕ ｔｏ ｄ ｌ ａ ｅ ｎｒ ｄ ｒｄ ｔｃｉｎｒｎ ｅｉ ｒｓ ｎ ｍ ｎ ｆｅｔｖ ｎ ｓ ｖ ｌａ ｉｎｍｏ ｅ ｂ ｓｄｏ ａ ａ ｅｅ ｔ ａ ｇ ｓｐ ｅ ｅ ｏ
摘 要 ：旨在 对 传 统 的 基 于 雷达 探 测 距 离干扰 效 能 评 估 模 型进 行 改 进 ， 改进 模 型 更 贴 近 干 扰 效 能 评 使
估 的 实际 需 要 。首 先 分 析 了雷 达 基 本 属 性 、 干扰 机 基 本 属 性 、 目标 性 质 和 空 间 衰减 对 雷 达 发 现 概 率 的 影 响 ； 其 次研 究 了压 制 性 干扰 效 能 评 估 问题 ； 后 改 进 了基 于 雷 达 探 测 距 离 的 干 扰 效 能 评 估 模 型 ， 改 进 模 型 中 最 在 引 入 了 频 率 瞄 准 因 子 和 反 对 抗 因 子 ， 决 了不 同 频 率 瞄 准 度 下 以及 不 同 抗 干 扰 措 施 下 的 干 扰 效 能 评 估 问 解
人工智能技术在雷达对抗中的应用
人工智能技术在雷达对抗中的应用摘要：人工智能在军事领域的应用进一步提高了信息化联合作战整体反应能力和执行效率，雷达对抗作战行动斗争于无形空间，在瞬息万变的电磁态势中更加迫切地需要得到人工智能技术的加持。
通过梳理人工智能技术在军事领域内的主要运用模式，从作战整体性考虑，探究了人工智能在雷达对抗中的应用路径。
关键词：人工智能技术；雷达对抗中；应用引言随着智能化概念在军事领域的创新应用，在雷达对抗领域，以“认知电子战”、智能武器控制系统、侦察数据处理等基于人工智能的系统的运用开发，正在引领新一轮军事变革，同时，也面临着更多挑战与机遇。
应在深刻剖析人工智能技术在军事领域的应用模式的基础上，创新智能赋能的雷达对抗作战应用新路径，从理论支撑、技术融合、建设发展的角度解决智能化雷达对抗拓展、效能提升及技术差距面临的风险与困难，为推动基于人工智能的雷达对抗能力提升，加快顶层设计提供合理思路。
1.人工智能技术在军事领域的应用模式1.1模式识别技术在军事领域的应用模式人工智能模式识别可以通过算法处理，将战场获取的重要数据转化形成可视、可直接或间接利用、可共享传输的信号体制，从而在打击目标快速分选、威胁等级排序、话音信号处理、战场图像识别等方面快速提升作战效率。
早在20世纪70年代，美军就借助这一技术开启了语音识别相关研究项目，意在掌握各类复杂的语音逻辑规则，进而提高词汇分辨率，以更好地应用于对不同国家的情报搜集处理。
通过模式识别，对庞大繁杂的数据进行整编分析，提高武器平台和指挥系统对目标的锁定速率，能够及时为指挥员提供便捷有效的决策依据。
1.2专家系统在军事领域的应用模式专家系统拥有海量知识存储和先验知识程序，可在瞬息万变的战场空间代替人类专项领域专家，快速解决高难度问题。
利用专家系统庞大精准的动态专业知识库，通过人机交互方式，向用户提供实时战场决策信息，优化作战指挥方案，完善情报数据及任务规划，能够配合指挥自动化和知识推理，实现高效精准的战场控制。
自适应技术在电子对抗中的应用
自适应技术在电子对抗中的应用赵洪峰;李旻【摘要】通过分析自适应技术在电子对抗应用中的需求与优势,提出了两种用于电子侦察的模糊聚类数据处理方法.同时梳理了自适应干扰的特点与工作流程,将模糊推理技术用于干扰效果评判.最后针对复杂电子干扰环境,分析了武器系统自适应抗干扰的原理与构成,提出将智能干扰决策系统用于抗干扰决策,以实现最优的抗干扰效果.【期刊名称】《航天电子对抗》【年(卷),期】2015(031)001【总页数】5页(P26-29,61)【关键词】自适应技术;电子对抗;自适应干扰;模糊聚类;模糊推理;自适应抗干扰【作者】赵洪峰;李旻【作者单位】上海机电工程研究所,上海210019;上海机电工程研究所,上海210019【正文语种】中文【中图分类】TN97现代战场电磁环境日益复杂。
因此，在进行电子对抗作战时，依靠传统的单个电子对抗设备一对一地实施对抗，以及依靠设备操作人员做出判断和决策，均难以在短时间内有效地拟定对抗方案，做出对抗响应。
要适应现在和未来的复杂电磁作战环境，就必须研发具备多种对抗手段和自适应对抗能力的新型电子战装备。
目前，在工业控制领域已广泛实现了自动化，人工智能技术得到了迅速发展。
而自适应技术作为人工智能技术的一个分支，其新型的“智能组件/智能结构”具有在工作条件和环境变化时主动适应和目标优化调节的特性，已被广泛应用于控制技术、信号处理等各个领域。
因此，本文考虑将自适应技术应用于电子对抗领域，为解决电子对抗装备的自适应对抗问题提供技术基础。
将自适应技术应用于电子对抗，是现代电子作战的需要。
相比于常规电子对抗，自适应电子对抗有着自身的明显优势。
1)处理流程闭环。
常规对抗技术不对对抗效果进行实时分析，是开环处理。
自适应对抗需要以对手对抗状态的改变和对抗效果的分析作为己方实施下一步对抗措施的依据，是一个闭环的处理流程。
2)满足高实时性要求。
自适应对抗要求在接收到对抗方的电磁信号后快速实施最优对抗策略，整个自适应处理过程越短越好，否则，设备的对抗效果将会下降。
基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用共3篇
基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用共3篇基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用1基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种重要的多指标决策方法，其独特的定量分析模式使其被广泛应用于各种决策场景中。
然而，在实际应用过程中，AHP所依赖的判断矩阵等参数很难满足严格的一致性要求，这就使得AHP方法的有效性存在一定的争议。
针对这一问题，模糊综合评价方法应运而生，它将AHP和模糊理论相结合，充分考虑了决策者的不确定性和模糊性，从而提高了决策效果。
本文将通过研究和应用实例，探究基于层次分析法的模糊综合评价方法的优点和不足，以及如何选取决策指标和构建评价体系。
1. 模糊综合评价方法概述模糊综合评价方法是一种基于模糊数学的决策方法，可以较好地处理决策过程中存在的不确定性和模糊性。
它的基本思想是，将决策问题转化为一个多层次、多指标的评价体系，在每个层次上进行相对重要性的判断和权重赋值，最终得出总体评价结果。
模糊综合评价方法中的模糊数常常用梯形和三角形模糊数表示，如图1所示。
图1 模糊数表示法其中，如(a)所示的梯形模糊数由四个参数a、b、c、d唯一确定，表示变量值在[a,b]和[c,d]之间的可能性；如(b)所示的三角形模糊数由三个参数a、b、c唯一确定，表示变量值在[a,c]之间的可能性。
2. 决策指标的选取和构建评价体系在使用模糊综合评价方法进行决策时，决策指标的选取和评价体系的构建是很关键的。
具体来说，决策指标应具备以下特点：(1) 目标明确：决策指标应当明确对应的决策目标，且目标应该是具有明确定义的。
(2) 可度量性强：决策指标应当具有可度量性和数量化的特点，以便进行量化分析。
(3) 影响因素少：决策指标应当尽量减少具有交叉影响的因素，以避免多重计数和重复计算。
(4) 数据可获取性高：决策指标的数据应当便于获取，能够反映决策现实，以便进行实际应用。
基于模式化的雷达组网资源管控功能模型
第 ９期
系 统 工 程 与 电 子 技 术
Ｓｙｓ ｔ ｅ ｍｓ Ｅｎｇｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎｄ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏｎ ｉ ｃ ｓ 源自Ｖｏ １ ． ３ ５ Ｎｏ ． ｇ
Ｓｅ ｐｔ ｅ ｍ ｂｅ ｒ ２０１ ３
２ ０ １ ３年 ９月
文章编号 ： １ ０ ０ １ — ５ ０ ６ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ １ ９ ７ ９ — ０ ４
Ｒｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｆ ｕ ｎｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｆ ｏ ｒ ｒ ａ ｄ ａ ｒ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ＹＥ Ｃ ｈ ａ ｏ ～ ｒ ｎ ｏ ｕ ， ＤＩ ＮＧ Ｊ ｉ ａ ｎ — ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ，Ｌ Ｕ Ｊ ｉ ｎ — ｊ ｉ ａ ｎ ，Ｚ ＨＡＮＧ Ｗｅ ｉ 。
网址 ： Ｗ ＷＷ． ｓ ｙ ｓ — ｅ ｌ ｅ ． ｃ ｏ ｉ ｎ
基 于模 式 化 的 雷 达 组 网资 源 管控 功 能模 型
叶 朝 谋 ，丁 建 江 ，吕金 建 ，张 伟 。
（ １ ．空军预 警 学院 空天 预警 实验 室 ，湖北 武汉 ４ ３ ０ ０ １ ９ ；２ ． 中国人 民解放 军 ９ ５ １ １ ２部 队， 广东 佛 山 ５ ２ ８ ２ ２ ７ ；３ ．空军预 警 学院 陆基预 警监视 装 备 系 ，湖北 武 汉 ４ ３ ０ Ｏ １ ９ ）
功 能模 型的适用性 与有效性 。
关 键 词 ：雷 达 组 网 ；资 源 管控 ； 模 式 化 ；功 能 模 型
中 图分 类 号 ： ＴＮ ９ ５ 文献 标志码 ： Ａ Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ Ｏ Ｏ １ － ５ ０ ６ Ｘ． ２ Ｏ １ ３ ． Ｏ ９ ． ２ ９
多模态图像智能目标识别对抗攻击
国防科技NATIONAL DEFENSE TECHNOLOGY第42卷第2期2021年4月Vol. 42, No. 2Apr. 202]多模态图像智能目标识别对抗攻击拓世英1,孙浩2,林子涵為陈进°（1.国防科技大学电子科学学院，湖南长沙410073；2.国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南 长沙410073；3.国防科技大学前沿交叉学科学院，湖南长沙410074；4.北京市遥感信息研究所，北京100192）［摘 要］基于深度学习模型的新一代智能化多模态（可见光/红外/雷达）图像识别系统已逐步在航空航天 情报侦察、人机交互增强作战系统、无人作战平台自动图像目标识别以及多模复合图像末制导等多个军事场景中得到广泛应用。
然而，由于深度神经网络模型在理论上存在不完备性和对抗脆弱性、多模态图像目标识别深 度网络结构设计与优化在工程上存在迁移性等因素，使得现有识别系统在鲁棒准确性方面评估不足，给系统在未来战场复杂对抗场景中的广泛部署带来极大的安全隐患。
为此，本文通过研究多模态图像智能目标识别系统军事场景应用的风险模型，分析系统存在的潜在攻击面，开展基于深度神经网络的多模态图像识别对抗样本攻 击技术和对抗鲁棒准确性评估等关键技术研究，以期提升系统在复杂电磁环境条件下的鲁棒性和准确性。
［关键词］深度学习模型；智能图像识别；对抗攻击；鲁棒性评估［中图分类号］E919 ［文献标志码］A ［文章编号］1671-4547（2021 ） 02-0008-06DOI ： 10.13943/j.issn 1671-4547.2021.02.021引言以深度神经网络为代表的现代机器学习在各种复杂任务中不断取得新的突破，在许多应用 中已经达到或超越人类的认知水平［旧。
例如，美国密苏里大学研究人员开发的新一代深度学习 智能化图像识别算法仅仅利用42分钟，便在我国南方某地区的遥感卫星影像中以高置信度定 位90多个地对空导弹阵地，图像判读和情报生 成能力远远超过人类水平。
多波束卫星通信系统波束干扰下的资源分配策略研究
的容量计算模型来对功率进行优化． 其中，文献［ ５⁃７］ 仅是优化功率，
没有考虑到带宽的灵活分配，对带宽资源造成了一定的浪费．文献［８］
构建了一种资源分配模型对功率和频带做联合优化；文献［９］ 和文献
［１０］ 在基于点波束干扰的前提下，分别提出一种功率和带宽联合分
向为卫星通信．ｐｅｎｇ．ｌｉ＠ ｎｕｉｓｔ．ｅｄｕ．ｃｎ
１ 南京信息工程大学 电子与信息工程学院，
南京，２１００４４
种以二阶业务未服务量 ［７］ 作为优化目标函数的功率带宽联合优化算
法，约束了卫星的最大传输时延和干扰功率，优化系统容量，逼近业
务需求量，并且利用拉格朗日对偶理论和次梯度下降法获得了此算
Ｔｉ
（１ － ｅ ｉ ） Ｄ ｉ
ｉ
ｉ
－ Ｃｉ ） ２ ，
，
（８）
（９）
（１０）
Ｐ ｉ ≤ Ｐ ｔｏｔａｌ ，
∑ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ｉ＝１
（１１）
Ｎ
Ｗ ｉ ≤ Ｗ ｔｏｔａｌ ，
∑
ｉ＝１
（１２）
Ｎ
Ｐ ｉ ｇ ｉ ≤ Ｐ ｉｎｔ ，
∑
ｉ＝１
引入非负对偶变量 ρ，λ，μ 和 ν， 可以得到联合
Ｎ
（ Ｔｉ
∑
ｉ＝１
Ｎ
（１３）
Ｔ
ｉ
总传输速率，降低了点波束业务需求与
所分配通信资源之间的差值，最大化满
足用户通信业务需求；在噪声功率谱密
度不同的信道条件下，本文提出的算法
仍保持较好的公平性．
关键词
卫星通信；多波束；波束干扰；资源
优化；时延；干扰功率
中图分类号 ＴＮ９２７ ２
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
标很多 ， 在同一时 间需 要干扰 的雷 达 目标 也有 几个 甚至几 十个 ， 而干 扰 资源 往 往是 有 限 的 。因此 ， 如
压 制干扰 资源分配模 型 ， 出了一 种编 队有 源压制 提 干 扰资源 分配 的系统结构 。
２ 基 于 雷达 干 扰 资源分 配 的模 糊 专
家 系统 模 型
Ｋｅ ｏ ｄ ｆｚｙｒａ ｏ ｉｇ ｕ ｚ ｘ ｅｔｓ ｓｅ ｙ Ｗ ｒｓ ｕｚ ｅ ｓｎｎ ，ｆｚｙ ｅ ｐ ｒ ｙ ｔｍ，ｒｄ ｒ ａ ａ ａ ｍｍｉｇ ｊ ｎ
Ｃｌｓ ｍ ｂ ｒ ＴＮ９ ２ ａ ｓ Ｎｕ ｅ ７
１ 引言
在现代 海战 中 ， 艇编 队所 面对 的敌 方 雷达 目 舰
（ 军 航 空 工 程学 院” 烟 台 ２ ４０ ）海 军 飞 行 学 院 葫 芦 岛 １ ５０ ） 海 ６０ １ （ ２ ０ １
摘
要
在对 目标 信息进行综合利用 的基础上 ， 针对现代海战特点 ， 建立 了基于模糊专家 系统 的雷达 干扰 资源 分配模
型 ， 细 地 阐述 了舰 艇 雷 达 干扰 系统 的知 识 表示 和 知 识 库 构 建 方法 ， 要 介 绍 了推 理 策 略 ， 分 利 用 专 家 经 验 ， 现 了定 性 详 简 充 体
ｆｔ ｒ ｏ ａ ａ ｗ ｒ ｒ ｊｍｍｉｇｒｓ ｕ ｃ ｓ ｌ ｃｔ ｎｄ ｃ ｉ － ｋｎ ａ ｅｔ ｉ ｓ ｎｆ ａ ｃ． ｕｕ ｅ ｆ ｖ ｌ ａ ｆ ｅ ａ ｎ ａ ｎ ｅｏ ｒｅ ｌ ａｉ ｅ ｉｏ ｍａ ｉｇｈ ｓａｃｒ ｎ ｉ ｉ ｃｎ ｅ ａｏ ｏ ｓｎ ａ ｇ ｉ
基 于模糊 专 家 系统 的雷 达 干扰 资 源 分配 模 型
如图 １ 所示 。
何 合理地分 配干 扰 资源 ， 分 地利 用 干 扰 资源 ， 充 就 成 为 了一个 迫切需要解 决 的问题Ｌ 。 ７ ｊ 雷达 干扰资源分 配是在雷 达侦察 的基础上 ， 针 对敌雷达 目标的数量 、 威胁等级 、 胁时 间等情 报 ， 威 结 合现有 的干扰 资 源 以及 战术 要求 对 干 扰 资源 进
Ｎｉ ｎ ｇ ｎ Ｚｈ ｎ ｄ ｎ ｕＱｉｇ ｏ ｇ ’ ’ ａ ｇＸｕ ｏ ｇ Ｚｈ ｎ ａ ｇ ｅ ｇＣｈ ｎ ’
（ ｖ ｌ ｒ ｎ ｕ ｉａ ｎ ｔｏ ａ ｔ ａ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ”，Ｙａ ｔ ｉ ２ ４ ０ ） Ｎａ ａ ｌ ａ ｅ ｅ Ｎａ ａ Ａｅ ｏ ａ ｔｃ ｌ ｄ Ａｓ ｒ ｎ ｕ ｉ ｌ ａ ｃ ｉｅ ｓｔ ｙ ｎ ａ ６ ０ １ （ ｖ ｌＦ ｙ Ａｃ ｄ ｍｙ ，Ｈｕ ｕ ａ １ ５ ０ ） ｌｄ ｏ ２ ０ １
ｒｄ ｒ ａ ａ ａ－ ｍｍｉｇｓ ｓｅ ｊ ｎ ｙｔ ｍ，ｋ ｏ ｅ ｇ ｅ ｒ ｓｎ ａｉ ｎ ｎ ｗｌ ｇ ａ ｅｃ ｎ ｔｕ ｔ ｎｍｅｈ ｄ ｒ ｆ ｔｏ ｕ ｅ ｈ ｅ ｓ ｎｎ ｎ ｗｌ ｅｒｐ ｅｅ ｔｔ ｎ ａ ｄ ｋ ｏ ｅ ｅｂ ｓ ｏ ｓｒ ｃｉ ｔｏ ，ｂ ｉ ｌ ｉ ｒｄ ｃ ｄｔ ｅｒａｏ ｉ ｄ ｏ ｄ ｏ ｅｙ ｎ ｇ
行任务分 配的过 程 。雷 达 干扰 资 源分 配 是 否合 理 是直接影 响作 战效 果 的重 要 因 素之 一 。本 文从 一 个新的角度 针对不 同作 战对象 ， 对舰 艇编 队有 源压
２ １ 模 糊知 识库 ．
知识 库用 于存 储 从专 家 那 里得 到 的关 于特定 领域 的专 门知识 和经验 ， 知识库 中知识 来 自于知识
ａ ａｎ ｔｔ ｅｅ ｔｂｉｈ ｄｆ ｚｙｅ ｐ ｒ ｓ ｓｅ ｂ ｓｄｏ ａ ａ ｍｍｉｇｒｓ ｕ ｃ ｌ ｃ ｔ ｎ ｍｏ ｅ ， ｅａｌｄｄ ｓｒｐｉｎｏ ｈ ｈｐ ｇ ｉｓ ｈ ｓａ ｌ ｅ ｕ ｚ ｘ ｅｔ ｙ ｔｍ ａ ｅ ｎｒｄ ｒ ａ ｓ ｊ ｎ ｅ ｏ ｒｅａｌ ａｉ ｄ ｌ ｄ ｔｉ ｅｃ ｉｔ ｆｔ ｅｓ ｉ ｏ ｏ ｅ ｏ
分析与定量计算 的特点。该研究对未来海战 中干扰资源的分配决策具有一定 的指导意义。
关键 词 模 糊 推理 ； 糊 专 家 系 统 ； 达 干扰 模 雷
Ｔ ７ Ｎ９２
中 图分 类 号
Ｒｅ ｏ ｒ ｅ Ａｌ ｃ ｔｏ ｏ ｅ ｏ ｄ ｒＪ ｍ ｍ ｉ ｇ ｏ ｕ ｚ ｐ ｒ ｙ ｔ ｍ ｓ ｕ ｃ ｌ ａ ｉｎ Ｍ ｄ ｌｆ ｒ Ｒａ ａ ａ ｏ ｎ ｎ Ｆ ｚ ｙ Ｅｘ ｅ ｔ Ｓ ｓ ｅ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈ ｏ ｒ ｈ ｎ ｉ ｅｕ ｉ ｚ ｔｏ ｆｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ｆ ｒ ｔ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔ ｓｏ ｄ ｒ ａ ａ ｒａ ｅ ｓ ｒ ｃ ｎ ｔ ｅｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｔ ｉ ｉ ｎ ｏ ｈ ａ ｇ ｔ ｎ ｏ ｍａ ｉ ａ ｅ ｎ ｔ ｅｃ ａ ａ ｔ ｒ ｉ ｆｍｏ ｅ ｎ ｎ ｖ ｌ ｌａ ｉ ｏ ｓｃ ｗａ ｆ ｒ
总第 １７ ８ 期
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｅ ｔ ｏ ｉ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｐ Ｅｌｃ ｒ ｎ ｃ ｎ ｉ ｅ ｒ ｎ
Ｖｏ ． Ｏ ＮＯ １ １３ ．
１３ １
２１ 年第 １ ００ 期
基 于 模 糊 专 家 系统 雷 达 干 扰 资 源 分 配 模 型
牛庆 功” 张旭 东” 郑 昌”