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摘要：本发明公开了一种基于深度学习的雷达防空侦察效能评估方法，其包括以下步骤：构建包含4个评估维度、13个评估指标和42个评估因子的雷达防空侦察效能评估体系；构造深度神经网络，深度神经网络由设备可信度评估子网、战场生存能力评估子网、信号侦测能力评估子网和信号处理能力评估子网四个子网并行输出，然后级联整体作战效能评估子网组成；训练深度神经网络；将归一化处理后的待评估数据送入训练好的深度神经网络，输出雷达防空侦察效能评估结果。本发明利用深度神经网络的泛化能力，能够充分提取雷达防空侦察效能评估数据特征，量化评估指标和评估结果，不仅避免主观因素影响，而且容错性好，大大提高了雷达侦察系统防空作战效能评估的准确度。

主权项：1.一种基于深度学习的雷达防空侦察效能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建包含4个评估维度、13个评估指标和42个评估因子的雷达防空侦察效能评估体系；2构造深度神经网络，深度神经网络由设备可信度评估子网、战场生存能力评估子网、信号侦测能力评估子网和信号处理能力评估子网四个子网并行输出，然后级联整体作战效能评估子网组成；3训练深度神经网络，具体包括：3a采集评估因子，计算评估指标；3b采用标准差法对13个评估指标进行归一化处理，对4个评估维度进行赋值解释处理；3c利用反向传播算法分别逐层训练深度神经网络各个子网，当损失函数小于预设阈值或达到最大训练次数时，训练结束；否则，沿着损失函数梯度下降方向调整各个子网的权值参数，自适应调整学习速率，重新训练各个子网；4将归一化处理后的待评估数据送入训练好的深度神经网络，输出雷达防空侦察效能评估结果；所述步骤1中的4个评估维度是指设备可信度、战场生存能力、信号侦测能力和信号处理能力，4个评估维度共涉及13个评估指标，具体为：设备可信度涉及设备可靠性、故障检测能力以及故障修复能力三个评估指标；战场生存能力涉及战场电磁抗扰能力、战场抗扰辨别能力、战场隐蔽能力以及战场机动能力四个评估指标；信号侦测能力涉及信号侦测范围、信号分辨能力以及信号探测频域三个评估指标；信号处理能力涉及目标识别能力、信号识别精度以及信号稳定跟踪能力三个评估指标；所述步骤1中的13个评估指标通过42个评估因子量化表示，具体如下：设备可靠性用表示，T为任务持续时间T，t为雷达侦察设备平均故障间隔时间，TR为雷达侦察设备平均故障检测时间，Tr为雷达侦察设备平均故障修复时间；故障检测能力用雷达侦察设备平均故障检测时间TR表示；故障修复能力用雷达侦察设备平均故障修复时间Tr表示；战场电磁抗扰能力用表示，Sr为雷达侦察设备在无干扰条件或实验室条件下的接收机灵敏度Sr，Sr′为在干扰条件下的接收机灵敏度Sr′；战场抗扰辨别能力用表示，PA为无干扰条件下雷达侦察设备能正确识别目标信号的概率，PB为在干扰条件下的雷达侦察设备能正确识别目标信号的概率；战场隐蔽能力用κ1+κ2+κ3+κ4表示，κ1为雷达侦察系统控制工作时长和频率程度加权系数，κ2为发射波形复杂程度加权系数，κ3为增设诱饵的诱骗性加权系数，κ4为雷达机动性加权系数；战场机动能力用表示，υ为雷达侦察设备在实验条件下的机动速度，V为雷达侦察设备在战场环境下的机动速度；信号侦测范围用minRmax，Rs表示，其中K为玻尔兹曼常数，取1.33×10-23JK，R0为地球半径，取6370Km，Pt为雷达的发射功率，Gt为雷达发射天线的增益，λ为雷达发射波长，σ为侦察目标的有效反射面积、T0为接收机噪声温度，Δfr为接收机带宽，Fn为噪声系数，L为系统损耗因子，SNmin为雷达的最小检测信噪比，Ha为雷达侦察设备天线高度，Ht为侦察目标高度；信号分辨能力用表示，fs为频率分辨率，θs为方位分辨率；信号探测频域用频率覆盖系数表示，即f为设备的频率范围，Δf为设备的瞬时工作带宽，fr为雷达接收机工作频段，Δfr为雷达接收机的瞬时工作带宽；目标识别能力用表示，Nζ为被正确识别出来的信号数量，Nγ为所有从目标反射回来的信号数量；信号识别精度用表示，为频率分辨率，为方位分辨率，为信号脉冲宽度，为回波信号到达时间的误差；信号稳定跟踪能力用综合目标的多个航迹后的三维方位误差Ex、Ey、Ez来表示，Ex为跟踪目标横坐标误差，Ey为跟踪目标纵坐标误差，Ez为跟踪目标垂直坐标误差。

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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于深度学习的雷达防空侦察效能评估方法