CN112560272A - 一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法 - Google Patents

一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112560272A
CN112560272A CN202011519638.8A CN202011519638A CN112560272A CN 112560272 A CN112560272 A CN 112560272A CN 202011519638 A CN202011519638 A CN 202011519638A CN 112560272 A CN112560272 A CN 112560272A
Authority
CN
China
Prior art keywords
similarity
electromagnetic environment
macroscopic
microscopic
signal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011519638.8A
Other languages
English (en)
Inventor
孙智华
王新建
姜南
朱江
杨虎
胡登鹏
高凯
杨军
李二保
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hunan Guoke Ruicheng Electronic Technology Co ltd
Original Assignee
Hunan Guoke Ruicheng Electronic Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hunan Guoke Ruicheng Electronic Technology Co ltd filed Critical Hunan Guoke Ruicheng Electronic Technology Co ltd
Priority to CN202011519638.8A priority Critical patent/CN112560272A/zh
Publication of CN112560272A publication Critical patent/CN112560272A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法:一是通过对电磁环境宏观特征进行分析,构建了电磁环境时域、空域、频域和能量域的相似元模型,对电磁环境微观特征进行分析,构建了电磁信号辐射源、辐射时间、辐射方向、工作频率、辐射强度、信号调制等特征相似元模型;二是通过宏观层次和微观层次的相似元模型的计算,得出构设电磁环境和想定电磁环境各个要素的相似度值,组成一个相似度的Vague集,进而计算Vague集之间的相似性度量结果,达到电磁环境构设逼真度评估的目的,解决了逼真度评估过程中的不确定性。

Description

一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法
技术领域
本发明涉及电子信息技术领域,尤其是一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法。
背景技术
根据相似性理论,当系统间存在共有特性,其特征值有差异,则对应共有的特性称“相似特性”。当系统间存在相似特性时,认为系统间存在相似性。我们将训练构设电磁环境和想定战场电磁环境视为两个系统,构设的电磁环境不可能完全等价于想定战场电磁环境,二者之间只能存在相似性,系统相似性大小与系统组成要素及其特性有关。系统要素包含宏观的电磁环境特征和微观的电磁信号特征,通过分别计算两个层面的系统元的相似性,再利用Vague集的相似度量和评价模型综合计算电磁环境逼真度,以此评价构设的电磁环境是否贴近想定战场电磁环境。
电磁环境的宏观层相似元是从整个电磁环境的特征进行分析,根据电磁环境的矢量函数,其特征包括时域、频域、空域和能域特征,其相似要素也分别由时域相似、频域相似、空域相似和能域相似这四个要素组成。这四个要素主要用于描述构设电磁环境的宏观要素,并用来分析所构设的电磁环境与设定的电磁环境的宏观相似性。电磁环境的微观层相似元是从组成电磁环境的电磁信号进行分析,电磁信号特征主要有:辐射源特征(平台类型、敌我属性、使用方式)、信号辐射时间方式(占空比)、信号辐射方向性、信号频率范围、信号带宽大小、干扰信号样式、辐射源信号强度、辐射源信号密度(脉冲重频)、信号调制样式、信号极化方式等。
发明内容
为解决现有技术中的技术问题,本发明提供了一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法。
本发明的技术方案为:一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法,包括以下步骤:
Step1、对电磁环境宏观特征进行分析,对宏观层面的电磁环境时域、空域、频域和能量域特征,建立电磁环境宏观特征相似元模型;
Step2、对电磁环境微观特征进行分析,对微观层面的电磁信号辐射源、辐射时间、辐射方向、工作频率、辐射强度与信号调制特征,建立电磁信号微观特征相似元模型;
Step3、对宏观层次和微观层次的相似元模型进行计算,得出构设电磁环境和想定电磁环境各个要素的相似度值,组成一个相似度的Vague集,进而计算 Vague集之间的相似性度量结果;
Step4、对Vague集之间的相似性度量结果进行分析判断,得出对应的电磁环境的逼真度并对其评估。
优选地,所述Vague集中包含了宏观相似元相似度的真隶属度thg、宏观相似元相似度的假隶属度fhg、微观相似元相似度的真隶属度twg与微观相似元相似度的假隶属度fwg,所述相似性度量结果视为构设电磁环境的逼真度。
优选地,任一所述宏观相似元相似度的真隶属度thg的表达式为:
Figure RE-GDA0002933431040000021
其中thg为任一宏观相似元相似度的真隶属度;ui为时节i权重,满足归一性;M为训练过程中为计算逼真度设置的参考时节数,一般取大于10;U为阶跃函数;δhg为设置的任一宏观相似元相似度支持门限;qhgi为第i时节的构设任一宏观相似元相似度;qhgi0为想定任一宏观相似元相似度;
任一所述宏观相似元相似度的假隶属度fhg的表达式为:
Figure RE-GDA0002933431040000031
其中fhg为任一宏观相似元相似度的假隶属度;ui为时节i权重,满足归一性;M为训练过程中为计算逼真度设置的参考时节数,一般取大于10;U为阶跃函数;qhgi为第i时节的构设任一宏观相似元相似度;qhgi0为想定任一宏观相似元相似度;εhg为设置的任一宏观相似元相似度反对门限。
优选地,所述评估的标准为:
(1)twg值越大或者fwg越小说明相似程度越高;
(2)twg值越小或者fwg越大说明相似程度越低。
优选地,任一所述微观相似元相似度的真隶属度twg的表达式为:
Figure RE-GDA0002933431040000032
其中twg为任一微观相似元相似度的真隶属度;vi为辐射源或信号i权重,满足归一性;N为训练过程中构设的辐射源或信号个数;U为阶跃函数;δwg为设置的任一微观相似元相似度支持门限;qwgi为第i个辐射源或信号的构设任一微观相似元相似度;qwgi0为想定任一微观相似元相似度;
任一所述微观相似元相似度的假隶属度fwg的表达式为:
Figure RE-GDA0002933431040000033
其中fwg为任一微观相似元相似度的假隶属度;vi为辐射源或信号i权重,满足归一性;N为训练过程中构设的辐射源或信号个数;U为阶跃函数;qwgi为第i个辐射源或信号的构设任一微观相似元相似度;qwgi0为想定任一微观相似元相似度;εwg为设置的任一微观相似元相似度反对门限。
优选地,所述评估的标准为:
(1)当|qwgi-qwgi0|<δwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上相似;
(2)当δwg<|qwgi-qwgi0|<εwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上的相似状态不确定;
(3)当|qwgi-qwgi0|>εwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上不相似。
与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
与现有技术相比,本方法达到电磁环境构设逼真度评估的目的,解决了逼真度评估过程中的不确定性
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的描述中,需要理解的是,术语中“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了方便描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位,以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制,本发明中各实施例的技术方案可进行组合,实施例中的技术特征亦可进行组合形成新的技术方案。
本发明提供如下技术方案:一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法,包括以下步骤:
Step1、对电磁环境宏观特征进行分析,对宏观层面的电磁环境时域、空域、频域和能量域特征,建立电磁环境宏观特征相似元模型;
Step2、对电磁环境微观特征进行分析,对微观层面的电磁信号辐射源、辐射时间、辐射方向、工作频率、辐射强度与信号调制特征,建立电磁信号微观特征相似元模型;
Step3、对宏观层次和微观层次的相似元模型进行计算,得出构设电磁环境和想定电磁环境各个要素的相似度值,组成一个相似度的Vague集,进而计算 Vague集之间的相似性度量结果;
Step4、对Vague集之间的相似性度量结果进行分析判断,得出对应的电磁环境的逼真度并对其评估。
本发明其中一个实施例为,Vague集中包含了宏观相似元相似度的真隶属度 thg、宏观相似元相似度的假隶属度fhg、微观相似元相似度的真隶属度twg与微观相似元相似度的假隶属度fwg,相似性度量结果视为构设电磁环境的逼真度。
本发明其中一个实施例为,任一宏观相似元相似度的真隶属度thg的表达式为:
Figure RE-GDA0002933431040000051
其中thg为任一宏观相似元相似度的真隶属度;ui为时节i权重,满足归一性;M为训练过程中为计算逼真度设置的参考时节数,一般取大于10;U为阶跃函数;δhg为设置的任一宏观相似元相似度支持门限;qhgi为第i时节的构设任一宏观相似元相似度;qhgi0为想定任一宏观相似元相似度;
任一宏观相似元相似度的假隶属度fhg的表达式为:
Figure RE-GDA0002933431040000052
其中fhg为任一宏观相似元相似度的假隶属度;ui为时节i权重,满足归一性;M为训练过程中为计算逼真度设置的参考时节数,一般取大于10;U为阶跃函数;qhgi为第i时节的构设任一宏观相似元相似度;qhgi0为想定任一宏观相似元相似度;εhg为设置的任一宏观相似元相似度反对门限。
本发明其中一个实施例为,评估的标准为:
(1)twg值越大或者fwg越小说明相似程度越高;
(2)twg值越小或者fwg越大说明相似程度越低。
本发明其中一个实施例为,任一微观相似元相似度的真隶属度twg的表达式为:
Figure RE-GDA0002933431040000061
其中twg为任一微观相似元相似度的真隶属度;vi为辐射源或信号i权重,满足归一性;N为训练过程中构设的辐射源或信号个数;U为阶跃函数;δwg为设置的任一微观相似元相似度支持门限;qwgi为第i个辐射源或信号的构设任一微观相似元相似度;qwgi0为想定任一微观相似元相似度;
任一微观相似元相似度的假隶属度fwg的表达式为:
Figure RE-GDA0002933431040000062
其中fwg为任一微观相似元相似度的假隶属度;vi为辐射源或信号i权重,满足归一性;N为训练过程中构设的辐射源或信号个数;U为阶跃函数;qwgi为第i个辐射源或信号的构设任一微观相似元相似度;qwgi0为想定任一微观相似元相似度;εwg为设置的任一微观相似元相似度反对门限。
本发明其中一个实施例为,评估的标准为:
(1)当|qwgi-qwgi0|<δwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上相似;
(2)当δwg<|qwgi-qwgi0|<εwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上的相似状态不确定;
(3)当|qwgi-qwgi0|>εwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上不相似。
本发明的原理与实施过程:
1、构建宏观层次电磁环境特征相似元模型
①时域相似元
电磁环境宏观层时域相似元用时间占有度表征,即在一定空间和频率范围内,电磁环境的功率密度谱的平均值超过指定的电磁环境门限所占用的时间长度与作战时间段的比值,用TO表示。
Figure RE-GDA0002933431040000071
式中:t1为作战时间起点;t2为作战时间终点;f1为作战用频起点;f2为作战用频终点;VΩ为作战空间范围;U为单位阶跃函数;
Figure RE-GDA0002933431040000072
为空间任一位置;
Figure RE-GDA0002933431040000073
为空间
Figure RE-GDA0002933431040000074
处的电磁环境功率密度谱;S0为电磁环境门限。
根据相似性原理,时域相似程度可表示为:
Figure RE-GDA0002933431040000075
式中:qTO为时域相似程度值;TO为构设电磁环境的时间占有度;TO0为想定电磁环境的时间占有度。
②空域相似元
电磁环境宏观层空域相似元用空间覆盖率表征,即在一定时间和频率范围内,电磁环境的功率密度谱的平均值超过指定的电磁环境门限所占用的空间范围与作战空间范围的比值,用SO表示。
Figure RE-GDA0002933431040000076
式中参数含义同前。
根据相似性原理,空域相似程度可表示为:
Figure RE-GDA0002933431040000081
式中:qSO为空域相似程度值;SO为构设电磁环境的空间覆盖率;SO0为想定电磁环境的空间覆盖率。
③频域相似元
电磁环境宏观层频域相似元用频谱占用度表征,即在一定时间和空间范围内,电磁环境的信号功率密度谱的平均值超过指定的电磁环境门限所占用的频带与作战用频范围的比值,用FO表示。
Figure RE-GDA0002933431040000082
式中参数含义同前。
根据相似性原理,频域相似程度可表示为:
Figure RE-GDA0002933431040000083
式中:qFO为频域相似程度值;FO为构设电磁环境的频谱占用度;FO0为想定电磁环境的频谱占用度。
④能域相似元
电磁环境宏观层能域相似元用功率密度谱表征,电磁环境功率密度谱按下式计算。
Figure RE-GDA0002933431040000084
式中:
Figure RE-GDA0002933431040000091
为空间某任一位置;t为时间;f为频率;Er为空间
Figure RE-GDA0002933431040000092
处的场强,U/m;η0为自由空间的波阻抗,Ω;B为电磁信号带宽。
根据相似性原理,能域相似程度可表示为:
Figure RE-GDA0002933431040000093
式中:qS为能域相似程度值;
Figure RE-GDA0002933431040000094
为构设电磁环境的功率密度谱;
Figure RE-GDA0002933431040000095
为想定电磁环境的功率密度谱。
2、构建微观层次电磁信号特征相似元模型
①辐射源特征相似元
电磁环境微观层辐射源特征相似元用辐射源特征向量表征,辐射源是生成电磁环境的物质基础,辐射源特征向量包括辐射源敌我属性、平台类型、运用方式等要素,如下式所示。
RC={rc1,rc2,rc3}
式中:rc1为敌我属性要素;rc2为平台类型要素;rc3为运用方式要素。
根据相似性原理,辐射源特征相似程度可表示为:
Figure RE-GDA0002933431040000096
式中:qRc为辐射源特征相似程度值;RC为电磁环境构设辐射源的特征向量; RC0为想定电磁环境中的辐射源特征向量。
②信号辐射时间相似元
电磁环境微观层信号辐射时间相似元用信号占空比表征,脉冲信号的占空比可表示为:
Figure RE-GDA0002933431040000097
式中:τ为信号调制脉宽;T为信号周期。
根据相似性原理,信号辐射时间相似程度可表示为:
Figure RE-GDA0002933431040000101
式中:qr为信号辐射时间相似程度值;r为构设电磁环境信号占空比;r0为想定电磁环境信号占空比。
③信号辐射方向相似元
电磁环境微观层信号辐射方向相似元用信号辐射方向特征向量表征,信号辐射方向特征向量包含辐射天线扫描规律、辐射天线方向图等要素,如下式所示。
RS={rs1,rs2}
式中:rs1为天线扫描规律要素;rs2为天线方向图要素。
依据相似性原理,信号辐射方向相似程度可用信号辐射方向特征向量的近似程度度量,近似程度越高,相似程度值越大,反之越小。根据相似性原理,信号辐射方向特征相似程度可表示为:
Figure RE-GDA0002933431040000102
式中:qRs为信号辐射方向特征相似程度值;RS为电磁环境构设辐射源的信号辐射方向特征向量;RS0为想定电磁环境中的辐射源辐射方向特征向量。
④信号工作频率相似元
电磁环境微观层信号工作频率相似元用信号工作频率特征向量表征,信号工作频率特征向量包含频率值、频率类型、信号带宽等要素,如下式所示。
RF={rf1,rf2,rf3}
式中:rf1为工作频率值;rf2为工作频率类型;rf3为工作信号带宽。
依据相似性原理,信号工作频率相似程度可用信号工作频率特征向量的近似程度度量,近似程度越高,相似程度值越大,反之越小。根据相似性原理,信号工作频率特征相似程度可表示为:
Figure RE-GDA0002933431040000111
式中:qRF为信号工作频率特征相似程度值;RF为电磁环境构设辐射源的信号工作频率特征向量;RF0为想定电磁环境中的辐射源工作频率特征向量。
⑤信号辐射强度相似元
电磁环境微观层信号辐射强度相似元用接收点信号强度特征向量表征,信号强度特征向量包含信号场强、功率密度谱等要素,如下式所示。
RP={rp1,rp2}
式中:rp1为信号场强;rf2为信号功率密度谱。
依据相似性原理,信号辐射强度相似程度可用信号辐射强度特征向量的近似程度度量,近似程度越高,相似程度值越大,反之越小。根据相似性原理,信号辐射强度特征相似程度可表示为:
Figure RE-GDA0002933431040000112
式中:qRp为信号辐射强度特征相似程度值;RP为电磁环境构设辐射源的信号辐射强度特征向量;RP0为想定电磁环境中的辐射源辐射强度特征向量。
⑥信号调制相似元
电磁环境微观层信号调制相似元用信号调制特征向量表征,信号调制特征向量包含调制样式、调制度、极化样式等要素,如下式所示。
RM={rm1,rm2,rm3}
式中:rm1为信号调制样式;rm2为信号调制度;rm3为信号极化样式。
依据相似性原理,信号调制相似程度可用信号调制特征向量的近似程度度量,近似程度越高,相似程度值越大,反之越小。根据相似性原理,信号调制特征相似程度可表示为:
Figure RE-GDA0002933431040000121
式中:qRm为信号调制特征相似程度值;RM为电磁环境构设辐射源的信号调制特征向量;RM0为想定电磁环境中的辐射源信号调制特征向量。
3、构设电磁环境的逼真度评估
设构设电磁环境A和想定电磁环境B为Vague集,前面分析的宏观层和微观层要素为Vague值,首先对A与B之间的要素进行相似性度量,在此基础上对所有要素组成的集合进行相似性度量,将Vague集A与B之间的相似性度量结果视为构设电磁环境的逼真度。显然,构设电磁环境的逼真度同样具有相似性定义中给出的性质。
对时域、空域、频域和能域宏观相似元,以训练过程中的M个时节为参考,计算它们的时域相似度、空域相似度、频域相似度和能域相似度,则任一宏观相似元相似度的真隶属度thg表示为
Figure RE-GDA0002933431040000122
式中:thg为任一宏观相似元相似度的真隶属度;ui为时节i权重,满足归一性;M为训练过程中为计算逼真度设置的参考时节数,一般取大于10;U为阶跃函数;δhg为设置的任一宏观相似元相似度支持门限;qhgi为第i时节的构设任一宏观相似元相似度;qhgi0为想定任一宏观相似元相似度。
任一宏观相似元相似度的假隶属度fhg表示为
Figure RE-GDA0002933431040000123
式中:fhg为任一宏观相似元相似度的假隶属度;ui为时节i权重,满足归一性;M为训练过程中为计算逼真度设置的参考时节数,一般取大于10;U为阶跃函数;qhgi为第i时节的构设任一宏观相似元相似度;qhgi0为想定任一宏观相似元相似度;εhg为设置的任一宏观相似元相似度反对门限。
对辐射源特征、信号辐射时间、信号辐射方向、信号工作频率、信号辐射强度和信号调制微观相似元,以训练过程中构设的N个辐射源或信号为参考,计算它们的辐射源特征相似度、信号辐射时间相似度、信号辐射方向相似度、信号工作频率相似度、信号辐射强度相似度和信号调制相似度,则任一微观相似元相似度的真隶属度twg表示为
Figure RE-GDA0002933431040000131
式中:twg为任一微观相似元相似度的真隶属度;vi为辐射源或信号i权重,满足归一性;N为训练过程中构设的辐射源或信号个数;U为阶跃函数;δwg为设置的任一微观相似元相似度支持门限;qwgi为第i个辐射源或信号的构设任一微观相似元相似度;qwgi0为想定任一微观相似元相似度。
任一微观相似元相似度的假隶属度fwg表示为
Figure RE-GDA0002933431040000132
式中:fwg为任一微观相似元相似度的假隶属度;vi为辐射源或信号i权重,满足归一性;N为训练过程中构设的辐射源或信号个数;U为阶跃函数;qwgi为第i个辐射源或信号的构设任一微观相似元相似度;qwgi0为想定任一微观相似元相似度;εwg为设置的任一微观相似元相似度反对门限。
评估过程:在评估过程中,无论是宏观相似元还是微观相似元相似度的计算,相似度支持门限和反对门限的取值非常关键,它决定了所求得的Vague值的真假隶属度。twg实际上是表示支持相似程度,twg值越大说明相似程度越高, fwg表示的是支持不相似的程度,fwg越大说明不相似程度越高,当想定电磁环境相似元与构设电磁环境相似元特征值差异大于εwg,表明不相似,当想定电磁环境相似元与构设电磁环境相似元特征值差异小于δwg,表明相似。同等条件下,δwg设定得越大,twg越大,支持相似的程度就大;εwg设定得越小,fwg越大,支持不相似的程度就越大。
在电磁环境构设逼真度评估过程中,支持真隶属度的相似度支持门限δwg应该小于支持假隶属度的相似度反对门限εwg,即δwg小于等于εwg,δwg大于εwg是不合逻辑的。设当|qwgi-qwgi0|<δwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上相似;当δwg<|qwgi-qwgi0|<εwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上的相似状态不确定;当|qwgi-qwgi0|>εwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上不相似。本发明达到电磁环境构设逼真度评估的目的,解决了逼真度评估过程中的不确定性。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
Step1、对电磁环境宏观特征进行分析,对宏观层面的电磁环境时域、空域、频域和能量域特征,建立电磁环境宏观特征相似元模型;
Step2、对电磁环境微观特征进行分析,对微观层面的电磁信号辐射源、辐射时间、辐射方向、工作频率、辐射强度与信号调制特征,建立电磁信号微观特征相似元模型;
Step3、对宏观层次和微观层次的相似元模型进行计算,得出构设电磁环境和想定电磁环境各个要素的相似度值,组成一个相似度的Vague集,进而计算Vague集之间的相似性度量结果;
Step4、对Vague集之间的相似性度量结果进行分析判断,得出对应的电磁环境的逼真度并对其评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法,其特征在于,所述Vague集中包含了宏观相似元相似度的真隶属度thg、宏观相似元相似度的假隶属度fhg、微观相似元相似度的真隶属度twg与微观相似元相似度的假隶属度fwg,所述相似性度量结果视为构设电磁环境的逼真度。
3.根据权利要求2所述的一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法,其特征在于,任一所述宏观相似元相似度的真隶属度thg的表达式为:
Figure FDA0002848523320000011
其中thg为任一宏观相似元相似度的真隶属度;ui为时节i权重,满足归一性;M为训练过程中为计算逼真度设置的参考时节数,一般取大于10;U为阶跃函数;δhg为设置的任一宏观相似元相似度支持门限;qhgi为第i时节的构设任一宏观相似元相似度;qhgi0为想定任一宏观相似元相似度;
任一所述宏观相似元相似度的假隶属度fhg的表达式为:
Figure FDA0002848523320000021
其中fhg为任一宏观相似元相似度的假隶属度;ui为时节i权重,满足归一性;M为训练过程中为计算逼真度设置的参考时节数,一般取大于10;U为阶跃函数;qhgi为第i时节的构设任一宏观相似元相似度;qhgi0为想定任一宏观相似元相似度;εhg为设置的任一宏观相似元相似度反对门限。
4.根据权利要求3所述的一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法,其特征在于,所述评估的标准为:
(1)twg值越大或者fwg越小说明相似程度越高;
(2)twg值越小或者fwg越大说明相似程度越低。
5.根据权利要求2所述的一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法,其特征在于,任一所述微观相似元相似度的真隶属度twg的表达式为:
Figure FDA0002848523320000022
其中twg为任一微观相似元相似度的真隶属度;vi为辐射源或信号i权重,满足归一性;N为训练过程中构设的辐射源或信号个数;U为阶跃函数;δwg为设置的任一微观相似元相似度支持门限;qwgi为第i个辐射源或信号的构设任一微观相似元相似度;qwgi0为想定任一微观相似元相似度;
任一所述微观相似元相似度的假隶属度fwg的表达式为:
Figure FDA0002848523320000023
其中fwg为任一微观相似元相似度的假隶属度;vi为辐射源或信号i权重,满足归一性;N为训练过程中构设的辐射源或信号个数;U为阶跃函数;qwgi为第i个辐射源或信号的构设任一微观相似元相似度;qwgi0为想定任一微观相似元相似度;εwg为设置的任一微观相似元相似度反对门限。
6.根据权利要求5所述的一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法,其特征在于,所述评估的标准为:
(1)当|qwgi-qwgi0|<δwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上相似;
(2)当δwg<|qwgi-qwgi0|<εwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上的相似状态不确定;
(3)当|qwgi-qwgi0|>εwg时,则这一时间节点构设环境和想定环境在该相似元要素上不相似。
CN202011519638.8A 2020-12-21 2020-12-21 一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法 Pending CN112560272A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011519638.8A CN112560272A (zh) 2020-12-21 2020-12-21 一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011519638.8A CN112560272A (zh) 2020-12-21 2020-12-21 一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112560272A true CN112560272A (zh) 2021-03-26

Family

ID=75031024

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011519638.8A Pending CN112560272A (zh) 2020-12-21 2020-12-21 一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112560272A (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105740602A (zh) * 2016-01-22 2016-07-06 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 一种试验电磁信号环境构建方法及系统
CN106503349A (zh) * 2016-10-25 2017-03-15 中国人民解放军国防科学技术大学 一种类周期结构目标电磁散射特性快速计算方法
CN110941933A (zh) * 2019-12-12 2020-03-31 中国人民解放军63892部队 基于相似理论的复杂电磁环境逼真度评估模型及方法
US20200103894A1 (en) * 2018-05-07 2020-04-02 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for data collection, learning, and streaming of machine signals for computerized maintenance management system using the industrial internet of things

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105740602A (zh) * 2016-01-22 2016-07-06 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 一种试验电磁信号环境构建方法及系统
CN106503349A (zh) * 2016-10-25 2017-03-15 中国人民解放军国防科学技术大学 一种类周期结构目标电磁散射特性快速计算方法
US20200103894A1 (en) * 2018-05-07 2020-04-02 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for data collection, learning, and streaming of machine signals for computerized maintenance management system using the industrial internet of things
CN110941933A (zh) * 2019-12-12 2020-03-31 中国人民解放军63892部队 基于相似理论的复杂电磁环境逼真度评估模型及方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
攸立准: "电磁环境构设逼真度评估方法研究", 《无线电通信技术》 *
赵顺恺等: "基于Vague集相似度的战场电磁环境构设逼真度评估", 《火力与指挥控制》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109217955B (zh) 基于机器学习的无线环境电磁参数拟合方法
Singh Design of rectangular microstrip patch antenna based on Artificial Neural Network algorithm
KR101063318B1 (ko) 이동 단말의 위치 측정 시스템 및 그 방법
CN110941896A (zh) 一种基于pgp的超宽带天线的设计方法
CN112560272A (zh) 一种基于相似元模型的电磁环境构设逼真度评估方法
Zou et al. Deploying tactical communication node vehicles with AlphaZero algorithm
Wang et al. Chaff identification method based on Range‐Doppler imaging feature
Koca et al. mmWave channel model for intra-vehicular wireless sensor networks
Gonzales-Fuentes et al. Cognitive radios: Discriminant analysis for automatic signal detection in measured power spectra
CN106019250B (zh) 基于角闪烁转发式假目标鉴别方法
Aldhubaib Generic aircraft model recognition by two shape factors: in the resonance region
CN114675277A (zh) 基于商用微波回传链路的近地面大气折射率廓线监测方法
Shi et al. Gain characteristics estimation of heteromorphic RFID antennas using neuro‐space mapping
Can et al. An equivalent-circuit model of miniaturized split-ring resonator
Yazdani‐Shavakand et al. A fast multi‐structural tracking method for characteristic modes with the ability to identify and amend errors
Nuñez et al. Path-Loss Prediction of Millimeter-wave using Machine Learning Techniques
Tsyanenka et al. Computationally-effective worst-case model of coupling between on-board antennas that takes into account diffraction by conducting hull
Bilodeau et al. A practical comparison between filtering algorithms for enhanced RFID localization in smart environments
Yang et al. Radar waveform design based on multi-agent reinforcement learning
Wang et al. High-order small perturbation method of arbitrary order for conducting rough surface scattering under TE incidence
Pal et al. Computation of Resonant Frequency and Gain from Inset Fed Rectangular Shaped Microstrip Patch Antenna Using Deep Neural Network
Chetioui et al. A novel dualband coaxial-fed SIW cavity resonator antenna using ANN modeling
Uko et al. Parametric Analysis of Isolated Doubled Edged Hill Diffraction Loss Based on Rounded Edge Diffraction Loss Method and Different Radius of Curvature Methods
Aliberti et al. A model to estimate the RFID read-region in real environments
Gorniak The Effective Ray-Tracing Algorithm for Analysis of mm-Wave V2V Propagation Channels

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210326