【摘 要】
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空中目标意图估计是提前掌握敌情、迅速夺取制空权的先决条件,直接关系到战场指挥人员对战场态势的把控以及正确决策的制定。在瞬息万变的空中战场,信息获取的有限性、模糊性和不确定性会导致意图估计结果的准确性与可靠性较差。针对这一问题,考虑到空中目标的航迹特点是体现目标意图最直观和最重要的因素之一,论文采用灰色神经网络、无迹卡尔曼滤波、模糊贝叶斯网络等算法提出了基于航迹分类的空中目标意图估计方法,该方法主要
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空中目标意图估计是提前掌握敌情、迅速夺取制空权的先决条件,直接关系到战场指挥人员对战场态势的把控以及正确决策的制定。在瞬息万变的空中战场,信息获取的有限性、模糊性和不确定性会导致意图估计结果的准确性与可靠性较差。针对这一问题,考虑到空中目标的航迹特点是体现目标意图最直观和最重要的因素之一,论文采用灰色神经网络、无迹卡尔曼滤波、模糊贝叶斯网络等算法提出了基于航迹分类的空中目标意图估计方法,该方法主要包括两个方面的内容:基于航迹预测的空中目标航迹分类模型和基于航迹分类的空中目标意图估计模型,具体的研究内容如下:（1）基于航迹预测的空中目标航迹分类模型。在该模型中,主要解决了两个问题:针对战场信息获取有限导致空中目标历史航迹数据量较小、航迹预测准确率低的问题,提出了基于改进灰色神经网络的空中目标航迹预测方法。一方面,灰色神经网络适用于训练数据集较小的情况;另一方面,采用莱维飞行和果蝇优化算法优化灰色神经网络,提高了网络的预测能力。仿真实验证明了该方法预测的准确性。针对将航迹预测结果（三维坐标点）以简单连线的方式无法反应空中目标真实航迹的问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波的空中目标航迹分类方法。在已知航迹预测结果的基础上采用无迹卡尔曼滤波的方法,利用高斯回归过程从历史航迹信息中获取目标的运动学方程,以航迹预测结果作为雷达的伪测量来实现对空中目标的航迹分类。仿真实验证明了该方法的有效性。（2）基于航迹分类的空中目标意图估计模型。针对战场信息具有模糊性和不确定性导致意图估计结果不准确的问题,提出了基于模糊贝叶斯网络的空中目标意图估计方法,与此同时,考虑到目标航迹对目标意图的重要性,将其作为贝叶斯网络的一个节点,结合目标的其他属性对其进行意图估计,最后通过仿真实验证明了该方法的有效性和准确性。
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