基于粗糙集的飞行计划模型及其在无线目标识别中的应用

摘要

在无线目标识别系统中存在两个重要的问题：一个是如何判断目标属性信息与支持库中的信息是否匹配，另一个是如何衡量这二者的匹配程度。这两个问题的解决对于提高识别正确概率、区分多元身份等方面具有重要的意义。
　　本文首先重点介绍了现有的目标识别系统及粗糙集理论的国内外研究、发展现状。然后给出了现有的协作式目标识别方法，主要包括雷达敌我识别、特殊规则识别、飞行计划识别三种。
　　在粗糙集理论以及属性关系理论的支持下，本文提出推广的“粗糙隶属度”的概念。“粗糙隶属度”的概念给出了解决“如何判断目标的多个属性信息与支持库中的信息是否匹配以及该匹配程度”的一个解决方案。
　　基于“粗糙隶属度”的概念，本文建立了“粗糙飞行计划识别”的算法。与传统飞行计划识别相比，该方法主要具有如下两个方面的改进：
　　（1）采用粗糙隶属度的概念判断信息是否匹配，并衡量信息匹配程度；
　　（2）将不同属性间的关系也作为一种信息，在目标识别算法中得到应用。
　　最后，本文通过假设所有目标为协作目标（即我方目标），完成了一对一识别环境下关于传统飞行计划识别、粗糙飞行计划识别对协作目标的正确识别概率的一系列仿真，得到仿真结果说明如下：
　　（1）在信道转移概率约在4310?~10?情况下，粗糙飞行计划识别的正确识别概率比传统飞行计划识别至少提高了5％；
　　（2）在信道转移概率约在3210?~10?情况下，粗糙飞行计划识别的正确识别概率比传统飞行计划识别至少提高了10%；
　　（3）在信道转移概率约在2110?~10?情况下，粗糙飞行计划识别的正确识别概率仍然高于传统飞行计划识别，但是二者的正确识别概率明显趋于相同。
　　另外，本文也对粗糙飞行计划识别的各主要参数对协作目标正确识别概率的影响也进行了仿真。

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主 要 符 号

第一章 引言

1.1目标识别的研究现状

1.2协作式识别系统的研究发展现状

1.3多属性目标识别技术的研究现状

1.4研究背景及主要内容

第二章 传统目标识别方法

2.1雷达敌我识别

2.2特殊规则识别

2.3飞行计划识别

2.4传统目标识别方法的缺陷

2.5本章小结

第三章 粗糙集相关理论

3.1粗糙集理论基本概念

3.2粗糙关系理论基础

3.3扩展的粗糙隶属度

3.4本章小结

第四章 粗糙飞行计划识别方法

4.1飞行计划识别的粗糙数学模型

4.2粗糙飞行计划识别的一个事例

4.3粗糙飞行计划识别的局限性

4.4本章小结

第五章 飞行计划识别仿真模型及算法设计

5.1仿真时序模型

5.2 S模式仿真模型

5.3噪声仿真模型

5.4协作支持数据库仿真模型

5.5传统飞行计划识别仿真模型及算法

5.6粗糙飞行计划识别仿真模型

5.7飞行计划识别性能仿真结果及分析

5.8本章小结

第六章 结语

6.1本文工作总结

6.2下一步研究工作

致谢

参考文献

硕士研究生期间的研究成果

个人简历