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为了分析空空导弹在红外抗干扰过程中, 各干扰量与脱靶量之间的耦合关系, 利用红外抗干扰试验仿真平台, 通过设置干扰量获得海量数据, 构建数据立方体对海量数据进行数据预处理, 同时统计出数据集中各事务的支持度计数, 将处理后的数据利用FP-Growth关联规则算法挖掘干扰量与脱靶量之间的关联规则。通过对关联规则的分析得到:导弹进入角与弹目距离是影响导弹脱靶量大小的主要因素, 各个干扰量之间不能随意组合, 应该根据导弹来袭方向、目标机动方式选择诱饵投掷策略, 否则干扰效果会大大下降。同时设置一组对比试验, 验证基于数据立方体的FP-Growth算法处理高维数的脱靶量数据, 拥有较高的挖掘效率。 相似文献
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为了摸清红外空空导弹性能、提高导弹作战效能,需要全面有效地对导弹抗干扰能力进行评估。但是受限于无穷多的对抗情况,目前多数基于典型对抗场景进行研究分析,不够全面。为此使用改进的拉丁超立方采样法在全范围内设计采样点。首先,对红外对抗原理和仿真系统进行说明和构建,确定输入参数范围和类型;其次,对拉丁超立方采样进行改进优化,并将其生成的采样结果按需离散化,满足诱饵离散型参数设置需求;最后,运用上述生成的初始参数组合运行仿真系统,将获取的数据作为样本集交给随机森林模型学习,通过调优参数及调整损失矩阵后,得到预测精度为90.4%的红外空空导弹抗干扰效能评估模型。通过仿真,验证了所提模型在不同红外对抗态势和不同提取误差下的有效性。 相似文献
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