電子戰無人機作戰效能的GrC-ELM 評估

魏燕明，甘旭升，李寰宇，孟祥偉

（1.西京學院，西安 710123；2.空軍工程大學空管領航學院，西安 710051）

0 引言

在未來的高科技戰爭及局部沖突中，電子戰無人機的優勢日益凸顯，它的作用不僅僅局限于電子支援、戰場監視與情報收集等，還可實施電子毀傷、欺騙、干擾和反輻射攻擊等。但是，在執行電子戰任務中，充滿未知性和不確定性，準確評估電子戰無人機的作戰效能，是高效利用電子戰無人機進行作戰的前提，也是未來作戰中亟待解決的問題。

當前有關無人機作戰效能評估方面的文獻大多是針對空對地攻擊的，而關于電子戰方面的卻非常少。2018 年，陳俠等通過遺傳算法初始化小波網絡（WNN）參數來提升評估模型性能，從而實現對電子戰無人機作戰效能的有效評估。2020 年，馬興民等引入改進PSO 算法選取支持向量機（SVM）的最優參數，并據此構建了評估模型，以期改善電子戰無人機作戰效能的評估精度。2012 年，金朝等在確立了評估通用指標體系框架后，將AHP 與物元分析技術結合，評估了電子戰無人機的作戰效能，并通過實訓進行了驗證。2018 年，胡乃寬等提出了小波網絡的自適應PSO 學習算法，并在此基礎上構建了模型，以準確評估電子戰無人機作戰效能。以上這些研究都取得了一定成效，從而使評估更加系統科學，合理客觀。然而，這些研究也不是沒有缺陷，由于指標選取、方法選擇與參數設置等方面的局限性，在建模的難度與精度方面仍有較大的提升空間。本研究則圍繞極限學習機（extreme learning machine，ELM）在電子戰無人機作戰效能評估中的應用展開研究。……