面向目标RCS仿真数据验证的FSV改进方法

摘要

FSV方法是电磁仿真领域流行的数据验证技术.针对FSV方法应用于目标RCS仿真数据与专家视觉评价差异较大的问题,提出一种结合非线性变换和频域成分分解的FSV改进方法.上述方法以专家调查结果为基准,根据RCS数据特点以及专家视觉评估准则,采用S型函数和固定频域截点,减小低RCS值和背景噪声对评价结果的影响,确保数据量级、趋势和特征等专家视觉关注点的准确提取.以领域专家评估作为参照,改进方法在10组典型RCS数据验证中表现了良好的效果,评估误差均值得到降低.