基于BP神經網絡的美軍空基ISR系統威脅等級評估

唐文亞，單 潔，韓升明

（電子工程學院，安徽合肥230037）

基于BP神經網絡的美軍空基ISR系統威脅等級評估

唐文亞，單 潔，韓升明

（電子工程學院，安徽合肥230037）

針對美軍空基情報、監視與偵察（ISR）系統的威脅，分析了影響目標威脅等級的5個因素，結合BP神經網絡建立了目標威脅等級評估模型，并進行了仿真評估。仿真結果表明，基于BP神經網絡的威脅等級評估模型具有較好的效果，符合實際情況，能夠準確反映目標威脅等級。

BP神經網絡；情報、監視與偵察系統；威脅等級；評估

0 引言

為了能夠在和平時期應對美軍空基ISR系統的偵察、監視等行動，科學合理地分配作戰資源，本文對空基ISR系統的威脅進行量化研究。目標威脅等級評估是威脅量化研究的主要內容，威脅等級的確定可以使指揮員迅速判明當前戰場態勢，縮短作戰反應時間，更好地應對空基ISR系統帶來的威脅。

目標的威脅等級評估可采用多種方法，常見的有層次分析法、遺傳算法、貝葉斯網絡等，但上述方法確定指標權重時采用主觀賦值法，對于未知目標的適用性較差，難以在全面、合理地考慮各種因素的基礎上，給出威脅程度與影響因素的固定函數關系。BP神經網絡模型可模擬人腦學習的過程，具有較強的自主學習能力。對BP神經網絡進行大量的樣本學習和訓練，BP神經網絡模型就可以很好地處理目標威脅評估中的非線性問題，因此，本文采用BP神經網絡的方法進行美軍空基ISR系統的威脅等級評估。……