基于模糊专家系统的雷达干扰资源分配模型
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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。
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。
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。
专家评定法模糊矩阵解释说明以及概述1. 引言1.1 概述本文旨在介绍专家评定法和模糊矩阵,并解释其概念、原理、应用领域及决策过程中的作用和优势。
专家评定法是一种常用的决策分析方法,它依赖于专家的意见和知识来进行决策。
而模糊矩阵则是一种数学工具,用于处理不确定性和模糊性信息。
1.2 文章结构本文分为五个部分:引言、专家评定法、模糊矩阵、解释说明以及概述和结论。
首先,在引言部分将对文章的主题进行概述,并介绍整篇文章的结构安排。
然后,逐步介绍专家评定法和模糊矩阵的定义、原理和应用领域。
接下来,在解释说明以及概述部分将探讨专家评定法与模糊矩阵之间的关系,并详细阐述它们在决策过程中的作用和优势。
最后,在结论部分对全文进行总结并展望未来可能的发展方向。
1.3 目的本文旨在提供读者对专家评定法和模糊矩阵的深入理解。
通过对专家评定法和模糊矩阵的解释,读者将能够了解它们分别是什么以及如何应用于各自的领域。
同时,通过探讨专家评定法和模糊矩阵在决策过程中的作用和优势,读者将能够认识到它们在帮助决策者做出准确、全面和可靠决策方面所起到的重要作用。
2. 专家评定法:2.1 定义:专家评定法是一种基于专家经验和知识的决策方法。
它通过收集多个专家的主观意见和判断,结合其权重,来衡量和评估不同选项或决策方案的优劣。
这种方法主要用于解决问题或进行决策时,由于问题本身复杂、模糊或难以量化,需要依赖具有相关领域知识和经验的专家来提供意见。
2.2 原理:专家评定法的原理是将多个专家的评分或排名进行集成和组合,从而得出一个综合评价结果。
在这个过程中,每位专家对不同选项进行打分或排序,并根据其在相关领域的知名度、经验等因素给予相应权重。
最后,通过不同权重的加权平均或其他数学方法来确定最终结果。
2.3 应用领域:专家评定法广泛应用于各个领域,特别是那些需要依赖人为主观判断和经验的问题上。
例如,在工程项目中,可以使用该方法来评估不同技术方案的可行性;在医学领域,可以利用该方法来确定病情严重程度或治疗方案的优劣;在市场调研中,该方法可以用于评估产品或服务的竞争力。
基于模糊聚类的SAR图像分割算法研究摘要:本文针对合成孔径雷达(SAR)图像分割问题,提出了一种新的基于模糊聚类的图像分割算法。
首先,通过对SAR图像进行预处理,提取出SAR图像的特征向量;其次,利用模糊聚类算法对特征向量进行聚类,得到不同的图像区域;最后,根据聚类结果,对原始SAR图像进行分割。
在仿真实验中,本算法在分割准确率和分割速度方面均比传统算法有较大的提升,具有良好的应用前景。
关键词:SAR图像;图像分割;模糊聚类;特征向量;分割准确率;分割速度1. 引言SAR图像具有极高的分辨率和时空特性,因此在军事、遥感等领域得到了广泛应用。
其中,SAR图像分割是SAR图像处理中的重要问题,其目的是将SAR图像划分为不同的区域,进而对图像进行进一步分析和处理。
传统的SAR图像分割算法主要基于阈值、边缘和区域生长等方法,但这些方法往往受到图像噪声、复杂背景和弱边缘等问题的影响,导致分割结果不够准确。
因此,提出一种高效、精确的SAR图像分割算法具有重要的理论与实际意义。
2. 模糊聚类算法模糊聚类算法是一种常用的图像分割方法,其基本思想是将图像像素划分为不同的类别。
与传统的聚类算法不同,模糊聚类算法允许像素属于多个类别,从而能够更灵活地适应图像的复杂性。
本文采用了基于模糊C均值(FCM)算法的图像分割方法,其主要流程如下:1)初始化隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C;2)通过更新隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C,得到新的聚类结果;3)根据聚类结果计算目标函数值,若满足停止条件,则输出最终聚类结果;否则返回第二步。
3. 基于模糊聚类的SAR图像分割算法本文提出的基于模糊聚类的SAR图像分割算法主要包括以下步骤:1) SAR图像预处理。
在本算法中,采用小波变换对SAR图像进行去噪处理和图像增强,得到具有更好特征的SAR图像。
2)特征向量提取。
将预处理后的SAR图像划分为若干个大小相同的区域,然后提取每个区域的特征向量作为聚类的输入。
人工智能领域模糊逻辑和模糊系统方面88个课题名称以下是人工智能领域模糊逻辑和模糊系统方面的88个课题名称:1.模糊逻辑与人工智能的应用研究2.模糊逻辑在机器学习中的应用3.模糊推理与知识表达4.模糊控制系统的设计与优化5.模糊规则库的自动构建算法6.模糊神经网络的设计与训练7.模糊集合理论与人工智能的集成8.模糊集合在聚类分析中的应用9.模糊推理在决策支持系统中的应用10.模糊系统在智能交通系统中的应用11.模糊逻辑在自然语言处理中的应用12.模糊逻辑在机器视觉中的应用13.模糊逻辑在智能机器人中的应用14.模糊逻辑在医疗诊断中的应用15.模糊逻辑在金融风险评估中的应用16.模糊决策树的构建和优化17.模糊集合在数据挖掘中的应用18.模糊规划与模糊优化算法研究19.模糊逻辑在智能交互系统中的应用20.模糊集合在模式识别中的应用21.模糊神经网络模型的改进与优化22.模糊逻辑在智能音频处理中的应用23.模糊系统在能源管理中的应用24.模糊决策支持系统的设计与实现25.模糊逻辑在人机交互中的应用26.模糊决策在供应链管理中的应用27.模糊集合在智能传感器网络中的应用28.模糊神经网络在图像处理中的应用29.模糊逻辑在机器人导航中的应用30.模糊集成系统的建模与仿真31.模糊逻辑在风险评估中的应用32.模糊控制在工业自动化中的应用33.模糊决策在项目管理中的应用34.模糊逻辑在自动驾驶中的应用35.模糊规划在城市规划中的应用36.模糊系统在嵌入式系统中的应用37.模糊逻辑在智能家居中的应用38.模糊决策在医疗资源分配中的应用39.模糊集合在物联网中的应用40.模糊神经网络在语音识别中的应用41.模糊逻辑在电网管理中的应用42.模糊控制在飞行器导航中的应用43.模糊规划与模糊匹配的研究44.模糊逻辑在航空管制中的应用45.模糊决策支持系统在供应链管理中的应用46.模糊集合在智能视频监控中的应用47.模糊逻辑在电力系统中的应用48.模糊推理在网站推荐系统中的应用49.模糊控制在水资源管理中的应用50.模糊规划与时间序列分析的研究51.模糊逻辑在虚拟现实中的应用52.模糊决策在物流运输中的应用53.模糊集合在智能安防中的应用54.模糊神经网络在手写字符识别中的应用55.模糊逻辑在风电场管理中的应用56.模糊控制在石油化工过程中的应用57.模糊规划与智能匹配算法的研究58.模糊逻辑在智能仓储中的应用59.模糊决策支持系统在供应链协同中的应用60.模糊集合在智能交通信号控制中的应用61.模糊逻辑在飞机故障诊断中的应用62.模糊决策在电子商务中的应用63.模糊神经网络在航空器设计中的应用64.模糊逻辑在火电厂运行管理中的应用65.模糊控制在化工过程优化中的应用66.模糊规划与智能匹配在人力资源管理中的应用67.模糊逻辑在物联网安全中的应用68.模糊决策支持系统在供应链危机管理中的应用69.模糊集合在智能交通路线规划中的应用70.模糊逻辑在医疗器械设计中的应用71.模糊决策在电子支付中的应用72.模糊神经网络在智能电网中的应用73.模糊逻辑在钢铁冶炼过程中的应用74.模糊控制在交通拥堵优化中的应用75.模糊规划与智能匹配在企业战略决策中的应用76.模糊逻辑在自动化仓库中的应用77.模糊决策支持系统在供应链可持续发展中的应用78.模糊集合在智能交通违章识别中的应用79.模糊逻辑在汽车动力系统设计中的应用80.模糊决策在电子游戏中的应用81.模糊神经网络在智能能源领域中的应用82.模糊逻辑在能源消耗优化中的应用83.模糊控制在机器故障预测中的应用84.模糊规划与智能匹配在企业价值评估中的应用85.模糊逻辑在火车运行控制中的应用86.模糊决策支持系统在供应链风险管理中的应用87.模糊集合在智能交通车辆跟踪中的应用88.模糊逻辑在飞行器设计优化中的应用。
距离模糊下天空双基地预警雷达杂波抑制方法王悦;袁俊泉;黄忠言;陈阿磊;温建雄【摘要】天空双基地预警雷达杂波具有严重的非平稳性,同时存在距离模糊,使得杂波抑制变得困难.针对考虑距离模糊时天空双基地预警雷达杂波抑制问题,基于子孔径平滑处理和重构杂波协方差矩阵的思想,提出了一种非平稳杂波抑制方法.首先对某一距离环杂波数据进行子孔径平滑处理,估计出子孔径下的杂波协方差矩阵;然后计算该距离环功率谱并作为幅度值,重构模糊距离环的杂波数据和协方差矩阵;最后利用重构数据对距离模糊杂波进行空时自适应处理.仿真结果验证了所提方法的有效性.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2019(017)004【总页数】7页(P389-395)【关键词】天空双基地预警雷达;距离模糊;杂波协方差矩阵;杂波抑制;空时自适应处理【作者】王悦;袁俊泉;黄忠言;陈阿磊;温建雄【作者单位】空军预警学院,湖北武汉 430019;空军预警学院,湖北武汉 430019;空军预警学院,湖北武汉 430019;空军预警学院,湖北武汉 430019;空军预警学院,湖北武汉 430019【正文语种】中文【中图分类】TN9590 引言天空双基地预警雷达将发射端置于卫星上,接收端置于预警机或无人机上[1-2],具有典型的双基地雷达特点,同时由于各部分相对运动关系复杂,影响因素较多,使得地面杂波呈现严重的非平稳性[3]。
在进行空时自适应处理(STAP)时,难以准确估计待检测单元的杂波协方差矩阵,导致抑制凹口变形展宽,STAP性能下降,严重影响了杂波抑制效果和对慢速目标的检测能力。
为了抑制双基地机载雷达以及非正侧面阵单基地机载雷达带来的非平稳杂波,提出了导数更新法(DBU)、多普勒频移法(DW)、联合时间训练样本法(JTTS)等多种方法[5-7]。
其中,导数更新法将自适应权矢量与距离变化联系起来进行非平稳杂波抑制;多普勒频移法在准确计算出每个距离环方位-多普勒曲线的基础上,利用多普勒频移实现杂波抑制;联合时间训练样本法通过减少距离向的训练样本降低杂波非平稳性的影响,从而实现杂波抑制。
模糊综合评价模型的研究及应用模糊综合评价模型是一种基于模糊数学理论的决策分析方法,它可以解决具有模糊性问题的综合评价和决策问题。
模糊综合评价模型主要通过建立模糊评价矩阵,利用模糊数学的运算规则计算出各个评价指标的权重和综合评价值,从而对评价对象进行排序和决策。
在模糊数学的基本理论中,包括模糊集合的定义、模糊关系的建立和运算等内容。
模糊集合是对现实事物或现象的模糊描述,可以用来表示评价指标的隶属度程度。
模糊关系是一种模糊数值之间的映射关系,它可以用来描述评价指标之间的相互关系。
模糊数学的运算规则包括模糊矩阵的加法、减法、乘法和除法等运算,在模糊综合评价模型中起到了关键作用。
在模糊综合评价方法的建模和计算中,常用的方法包括模糊层次分析法、模糊敏感性分析法和模糊综合评判法等。
模糊层次分析法是一种基于层次结构的模糊评价方法,它通过建立评价指标的层次结构,确定各个层次之间的关系,以及评价指标之间的相对权重。
模糊敏感性分析法是一种基于模糊关系的模糊评价方法,它通过计算评价指标之间的模糊关系矩阵,对各个评价指标进行排序和评价。
模糊综合评判法是一种基于模糊矩阵的模糊评价方法,它通过计算评价指标之间的模糊矩阵,确定各个指标的权重和综合评价值。
在模糊综合评价模型的改进和应用中,主要包括模糊综合评价方法的改进和拓展以及模糊综合评价模型在各个领域的应用。
模糊综合评价方法的改进和拓展包括模糊综合评价模型的模糊数学运算规则的改进和扩展、评价指标的模糊化处理方法的改进和扩展等。
模糊综合评价模型在各个领域的应用包括工业工程、管理科学、经济学、环境科学等领域。
在工业工程中,模糊综合评价模型可以用于产品质量评价、供应链绩效评价等;在管理科学中,模糊综合评价模型可以用于人力资源评价、员工绩效评价等;在经济学中,模糊综合评价模型可以用于产业竞争力评价、金融风险评价等;在环境科学中,模糊综合评价模型可以用于环境污染评价、生态系统评价等。
雷达目标识别技术述评孙文峰(空军雷达学院重点实验室,湖北武汉430010)摘要:首先对雷达目标识别研究领域已经取得的成果和存在的问题进行简单的回顾,然后结合对空警戒雷达,阐明低分辨雷达目标识别研究的具体思路。
关键词:雷达目标识别;低分辨雷达Review on Radar Target RecognitionSUN Wen-feng(Key laboratory, Wuhan Radar Academy, Wuhan 430010, China)Abstract: The acquired productions and existent problems of radar target recognition are reviewed simply, then the specific considerations of target recognition with low resolution radar are illustrated connect integrating with air defense warning radar in active service.Key words: radar target recognition; low resolution radar1.引言雷达目标识别(RTR—Radar Target Recognition)是指利用雷达对单个目标或目标群进行探测,对所获取的信息进行分析,从而确定目标的种类、型号等属性的技术。
1958年,D.K.Barton(美国)通过精密跟踪雷达回波信号分析出前苏联人造卫星的外形和简单结构,如果将它作为RTR研究的起点,RTR至今已走过了四十多年的历程。
目前,经过国内外同行的不懈努力,应该说RTR已经在目标特征信号的分析和测量、雷达目标成像与特征抽取、特征空间变换、目标模式分类、目标识别算法的实现技术等众多领域都取得了不同程度的突破,这些成果的取得使人们有理由相信RTR是未来新体制雷达的一项必备功能。
复杂环境下雷达信号分选算法研究的开题报告一、选题背景随着科技的不断进步,雷达技术在军事、民用等领域得到了广泛运用。
但是,雷达存在一些问题,例如天气、地形、无人机等因素会给雷达信号带来干扰,导致信号不稳定,这给雷达应用带来了很大的困难。
为了解决这些问题,需要研究复杂环境下雷达信号分选算法,目前国内外对于此类算法的研究依然较为稀缺,因此本文提出了对该问题进行研究的建议。
二、研究目标本文的目标是研究复杂环境下雷达信号分选算法,包括但不限于以下内容:1. 研究复杂环境下雷达信号的性质和特点。
2. 研究现有的雷达信号干扰和障碍物识别算法,包括常见的滤波器、自适应滤波器、小波变换等方法。
3. 提出一种基于深度学习的复杂环境下雷达信号分选算法,利用神经网络模型,对雷达信号进行分类和识别,以提高信号抗干扰能力。
4. 对算法进行仿真分析,评估算法的性能和适用性。
三、研究方法本研究将采用以下研究方法:1. 文献综述:对于现有的雷达信号干扰和障碍物识别算法进行研究和分析,综述目前的研究进展和存在的问题。
2. 理论分析:分析复杂环境下雷达信号的特点和性质,理论上探讨基于深度学习的复杂环境下雷达信号分选算法的可行性和优越性。
3. 系统设计:设计基于深度学习的复杂环境下雷达信号分选系统,包括数据采集、特征提取、分类识别等模块。
4. 算法实现:采用深度学习方法,建立神经网络模型,对雷达信号进行分类和识别,提高信号的抗干扰性能。
5. 仿真分析:采用MATLAB等仿真软件对算法进行仿真,评估算法的性能和适用性。
四、研究意义本文的研究意义主要体现在以下方面:1. 提高雷达信号的抗干扰能力,使其更适用于复杂环境下的应用场景。
2. 探索基于深度学习的雷达信号分选算法的适用性和性能,为该领域的研究提供新思路和方法。
3. 建立实用的雷达信号分选系统,具有广泛的应用前景,在军事、民用等领域具有重要的意义。
五、拟定进度本研究计划于2022年3月开始,历时18个月,进度安排如下:1. 第一阶段(3个月):文献调研和综述。
基于AHP的模糊综合评价方法研究及应用一、本文概述本文旨在探讨和研究基于层次分析法(AHP)的模糊综合评价方法,并探讨其在实际问题中的应用。
层次分析法是一种定性与定量相结合的决策方法,它通过构建层次结构模型,将复杂问题分解为若干层次和因素,利用数学方法确定各因素的权重,从而为决策者提供科学、合理的决策依据。
模糊综合评价方法则是一种处理模糊信息、进行多属性决策的有效手段,它通过对评价对象的各个属性进行模糊量化,实现对评价对象的综合评价。
将AHP与模糊综合评价方法相结合,可以充分发挥两者的优势,提高评价的准确性和有效性。
本文首先介绍了层次分析法和模糊综合评价方法的基本原理和步骤,然后详细阐述了基于AHP的模糊综合评价方法的构建过程,包括层次结构模型的建立、判断矩阵的构造、权重的计算以及模糊综合评价模型的构建等。
接着,本文通过具体案例,展示了该方法在实际问题中的应用过程和应用效果,验证了其可行性和实用性。
本文总结了研究成果,指出了研究中存在的不足和未来的研究方向,为相关研究提供了参考和借鉴。
二、基于AHP的模糊综合评价方法理论基础在复杂系统的评价过程中,往往需要综合考虑多个因素,每个因素又可能包含多个子因素,这就形成了一个多层次的评价结构。
在这种背景下,层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和模糊综合评价方法(Fuzzy Comprehensive Evaluation,FCE)的结合就显得尤为重要。
这种方法结合了AHP的层次化结构和FCE的模糊处理特性,使得评价过程更加科学、合理。
层次分析法(AHP)是由美国运筹学家T.L.Saaty在20世纪70年代提出的一种定性与定量相结合的多准则决策方法。
它将复杂问题分解为各个组成因素,并将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构。
通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性,然后综合人的判断以决定诸因素相对重要性的总的顺序。
基于模糊层次分析法–熵权法–逼近理想解排序法的虚拟电厂
综合贡献度评估方法
曾晔;加鹤萍;杨菁;王伟;钟桦;韩金山;刘敦楠
【期刊名称】《现代电力》
【年(卷),期】2024(41)1
【摘要】为科学全面评估虚拟电厂内部资源的贡献度,深度挖掘虚拟电厂内部资源潜力,激发虚拟电厂内部聚合资源,积极提升安全、可靠和经济性,助力源、网、荷、储一体化的发展,首先,充分考虑虚拟电厂内部资源在电网安全运行、电力电量平衡以及新能源消纳等方面的贡献,建立虚拟电厂内部资源“安全-可靠-经济”的综合贡献度指标评估体系;其次,构建基于模糊层次分析法–熵权法–逼近理想解排序法的虚拟电厂综合贡献度评估方法,分析虚拟电厂内部分布式能源资源贡献度最优选择策略,并将该方案进行灵敏度检验;最后,通过算例分析不同类型的分布式能源资源对虚拟电厂的综合贡献度及其灵敏度,确定虚拟电厂内部资源最优选择策略,为虚拟电厂内部资源配置提出参考性建议。
【总页数】8页(P144-151)
【作者】曾晔;加鹤萍;杨菁;王伟;钟桦;韩金山;刘敦楠
【作者单位】华北电力大学新能源电力与低碳发展研究北京市重点实验室;华北电力大学经济与管理学院;国网上海市电力公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM73
【相关文献】
1.改进熵权逼近理想解排序法的航空发动机限寿件模糊风险评估
2.基于改进层次分析法、CRITIC法与逼近理想解排序法的输电网规划方案综合评价
3.基于熵权-逼近理想解排序法-多群体问询的山区农村公路无信号交叉口安全风险评估模型
4.基于熵权-逼近理想解排序法的新冠肺炎疫情输入风险评估
5.基于模糊层次分析法和逼近理想解排序法模型综合评价唐古特大黄的质量
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