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《基于模糊貝葉斯網(wǎng)的威脅等級評估研究.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第21卷第9期電光與控制V0l_21No．92014年9月ElectronicsOptics＆ControlSep．2014doi：10．3969／j．issn．1671—637X．2014．09．002基于模糊貝葉斯網(wǎng)的威脅等級評估研究丁達理一，羅建軍，王鈾，劉萬俊(1．空軍工程大學航空航天工程學院，西安710038；2．西北工業(yè)大學航天學院，西安710072)摘要：針對現(xiàn)代復雜戰(zhàn)場環(huán)境下威脅等級評估信息的不確定性，結合模糊數(shù)學及貝葉斯網(wǎng)提出了基于模糊貝葉斯網(wǎng)的威脅等級評估方法。在充分考慮威脅源相對于UCAV的距離、方
2、位角對其隱身能力影響的基礎上，從不確定性知識的概率化入手，綜合天氣、威脅類型、距離、方位角等不確定因素對威脅等級進行評估，采用加拿大Norsys軟件公司的Netica軟件建立貝葉斯網(wǎng)威脅評估模型并進行仿真。結果表明，該方法能快速、準確地評估威脅等級，具有一定的參考價值。關鍵詞：自主攻擊；威脅等級評估；隱身能力；模糊理論；貝葉斯網(wǎng)中圖分類號：V279：TP391．9文獻標志碼：A文章編號：1671—637X(2014)09—0007～04ThreatLevelAssessmentBasedonFuzzyBayesianNe
3、tworksDINGDa．1i一，LUOJian-jun，WANGYou，LIUWan-jun。(1．EngineeringCollegeofAeronauticsandAstronautics，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710038，China；2．CollegeofAstronautics，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，China)Abstract：AimingattheuncertaintyofThreat
4、LevelAssessment(TLA)datasourcesundermoderncomplexbattlefield，afuzzyBayesiannetworkI'LAmethodwasproposedbyintegratingthefuzzysettheoryintoBayesiannetworks．AfterwellconsideringabouttheeffectofthedistanceandazimuthangleofthreatsourcesrelativetoaUCAVonitsstealthcapab
5、ility，thethreatlevelwasevaluatedbyintegratingsuchuncertainfactorsasweather,threattype，distariceandazimuthanglebasedonrandomizationofuncercainknowledge．ThenaTLABayesiannetworkwasestablishedbyadoptingNeticasoftwareoftheNorsysSoftwareCompanyinCanada，andsimulationwas
6、cabledout．Thesimulationresultsshowthatthemethodcanassessthethreatlevelrapidlyandaccurately．Keywords：autonomouscombat；threatlevelassessment；stealthcapability；fuzzysettheory；Bayesiannetwork及貝葉斯網(wǎng)(BayesianNetworks，BN)在不確定性知識0引言推理方面的強大功能，提出了基于模糊貝葉斯網(wǎng)(Fuzzy在UCAV自主攻擊軌跡決策
7、時，為選擇一條威脅BuyesianNetworks，F(xiàn)BN)的威脅等級評估方法。較小的軌跡，盡可能地減少被敵方發(fā)現(xiàn)和摧毀的危險，該方法從不確定性知識的概率化人手，將不確定性因應根據(jù)戰(zhàn)場環(huán)境的威脅信息和接收控制站發(fā)送信素的影響考慮到威脅評估中，提高了評估結果的可息，及時將規(guī)劃環(huán)境內的威脅進行量化并表示出來，這信性。就需要對威脅等級進行評估。1模糊貝葉斯網(wǎng)(FBN)在威脅等級評估過程中，存在很多不確定性因素，這些因素對軌跡決策具有很大的影響。針對上述問題，1．1FBN的定義本文結合模糊數(shù)學在不確定性知識表達方面的優(yōu)點1981
8、年，HOWARDR和MATHESONJ結合貝葉斯概率方法和有向無環(huán)圖(DirectedAcyclicGraphs，收稿日期：2013—06—15修回日期：2013—11—14DAG)網(wǎng)絡拓撲結構，提出一種基于概率分析和圖論的基金項目：航空科學基金(20105196016)不確定性知識表達和推理的模型，用來描述數(shù)據(jù)變量
