导读:本文包含了威胁度评估论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:声呐目标探测,多源信息融合,非威胁度评估方法,灰色关联算法
威胁度评估论文文献综述
周彬,王庆,权恒恒[1]（2018）在《基于多源信息融合的声呐目标非威胁度评估方法》一文中研究指出多源信息融合能够扩展声呐系统的探测范围,提高目标识别的可靠性和鲁棒性。文中针对声呐目标探测中使用全频谱特征信息进行目标关联所需传输带宽大,目标威胁度判别的先验概率不确定,无法在概率论框架内进行融合处理等问题,提出了一种基于多源信息融合的声呐目标非威胁度评估方法。该方法以低频声呐目标作为威胁目标的排除对象,结合高频阵、非声传感器等输出的目标信息,通过对多源信息预处理、目标航迹关联以及关联信息融合等进行低频声呐目标的非威胁度评估,达到排除非威胁目标、提高警戒效率的目的。在目标航迹关联中,提出了一种改进的灰色关联算法,能够区分2个航迹变化趋势一致但相距较远的不同目标。在缺乏威胁目标判别先验概率条件下,针对概率论方法不能有效应用于信息融合处理的问题,提出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合方法,给出了非威胁目标可信度。最后利用低频阵、高频阵及自动识别系统(AIS)等多源信息的海试数据验证了文中方法的可行性。(本文来源于《水下无人系统学报》期刊2018年05期）
陈辉,贺忠良,连峰,李晨[2]（2018）在《多目标跟踪中基于目标威胁度评估的传感器控制方法》一文中研究指出该文基于随机有限集的多目标滤波器提出一种基于目标威胁度评估的传感器控制策略。首先,在部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)的理论框架下,给出基于信息论的传感器控制一般方法。其次,结合目标运动态势对影响目标威胁度的因素进行分析。然后,基于粒子多目标滤波器估计多目标状态,依据多目标运动态势的评估研究建立多目标威胁水平,并从多目标分布特性中深入分析并提取出当前时刻最大威胁度目标的分布特性。最后,利用Rényi散度作为传感器控制的评价指标,以最大威胁度目标的信息增益最大化为准则进行最终控制方案的求解。仿真实验验证了该方法的实用性和有效性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年12期）
梁桃红,刘正锋,栾伟,殷帅,沈阳[3]（2018）在《训练电磁环境构设的威胁度评估》一文中研究指出本文从训练电磁环境构设的重要性入手,详细阐述了现有常用的训练电磁环境复杂度评估和逼真度评估方法,并分析了两种评估方法的局限性,提出了训练电磁环境构设的威胁度评估方法。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2018年08期）
吕江涛,高秉亚,王高飞[4]（2017）在《弹道导弹威胁度评估及其在雷达中的应用》一文中研究指出弹道导弹目标威胁评估模型是预警探测系统的重要模型之一。结合预警雷达目标探测信息的特点,建立弹道导弹威胁度评估指标体系,采用改进的理想解法构建多属性决策模型,实现目标威胁度的量化评估。该算法在多批导弹来袭的仿真场景中得到验证,模型及量化评估结果准确、有效。多目标威胁度排序结果可有效支撑雷达探测预案制定、重点目标跟踪维持、低威胁度目标过滤剪裁以及导弹群目标序贯识别等,具有较高的军事应用价值。(本文来源于《现代雷达》期刊2017年12期）
董雪,张德平[5]（2018）在《基于组合核主成分分析的潜艇威胁度评估模型》一文中研究指出目标威胁度评估是潜艇作战中至关重要的环节,为降低评估的复杂度并提高准确度,根据威胁目标空间来源多样性,构建协同作战模式下多作战空间的潜艇威胁度评估指标。采用组合核主成分分析(KPCA)法对威胁目标进行信息特征提取,根据提取到的信息特征计算目标的威胁系数后对威胁目标实现评估与排序。仿真结果表明,相比单核主成分分析,基于该组合KPCA的模型可对威胁目标进行更准确高效的评估。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年11期）
张翔,李彦志,鲁建华[6]（2016）在《基于IFS的区域目标群威胁度评估》一文中研究指出在已有的单目标对空威胁评估的基础上,提出了一种针对区域防空的威胁度评估方法。利用直觉模糊集处理模糊信息的优势,可以较好地处理由于传感器探测误差导致的模糊态势,克服在雷达探测过程中出现的误差。在属性权重完全未知的情况下,综合考虑了区域内目标重要性、防空措施以及目标本身抗毁伤能力,推导了权重求取公式。列出了威胁评估值的求取步骤。经过运算,由算例1到t时间后算例2在评估结果上的变化,验证了方法的有效性。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2016年10期）
郭溪溪[7]（2016）在《低空慢速小目标检测识别与威胁度评估》一文中研究指出低空慢速小目标的检测识别跟踪一直以来是低空探测系统面临的难题,随着近年来低空空域的开放政策呼之欲出,解决低慢小目标的检测识别问题迫在眉睫。本文在分析了低空慢速小目标的成像特性,运动特性以及自身特性的基础上,提出了一种可见光条件下的低慢小目标检测识别与威胁度评估方法。主要针对远距离大视场光电探测设备下的低慢小目标进行研究,主要解决民用低空航空器的检测识别,本文分别从检测、识别和威胁度评估叁个方面进行了研究,主要工作内容如下:首先,目标检测是目标识别与威胁度评估的前提。针对高精度远距离大视场光电设备成像背景复杂,视场范围大等特点,提出了一种首先使用阈值分割,形态学处理,边缘检测进行预处理,然后用hough变换进行直线检测,将图像分为天空和城市背景两部分,去除复杂的城市低空背景,在天空区域采用分块帧差与形态学滤波处理相结合的目标检测方法,提取运动目标。其次,在准确提取出运动目标的基础上,根据不同类目标的不同特性,提出了一种目标全局特性与局部特性相结合的目标识别方法。将Hu矩、仿射不变矩、矩形度检测与运动轨迹四个目标特征相结合,使用最大最小值方法归一化,并采用SVM支持向量机分类的方法对低空目标进行准确分类。然后,根据目标识别结果,将目标类别,目标运动速度,目标距离重要场所的距离,目标武装性能,目标是否可查询以及要保护对象等六个因素作为威胁度评估因子进行加权处理,并使用模糊集与信息熵和TOPSIS算法相结合的方法进行排序的威胁度评估。最后,基于VC++和opencv计算机视觉函数库实验平台,对实验算法进行了实验验证,并对实验结果进行了总结与分析。(本文来源于《中国科学院长春光学精密机械与物理研究所》期刊2016-10-01）
高杨,李东生[8]（2015）在《基于ANP指标权重的相对威胁度评估模型》一文中研究指出针对传统威胁评估模型仅考虑敌方作战能力、敌方意图等,对我方的侦察、防御能力考虑不足以及指标权重求取时对指标内部相互关联性考虑不足等问题,提出一种基于网络层次分析法(ANP)的指标权重求取的相对威胁度评估模型。在传统威胁评估模型中引入我方的侦察、防御等能力,以和差的形式衡量敌方目标对我方的相对威胁程度;在AHP求取指标权重的基础上,考虑指标间的相互作用,引入ANP求取权重。通过空中目标的相对威胁评估实例说明模型的合理性与可行性。(本文来源于《第叁届中国指挥控制大会论文集（下册）》期刊2015-07-07）
史小斌,顾红,苏卫民,董天琦,陈绪龙[9]（2015）在《地面侦察雷达目标威胁度评估方法研究》一文中研究指出根据目标状态参数和身份识别结果,对目标的威胁度进行评估是地面侦察雷达急需解决的问题。基于地面侦察雷达的目标属性集,利用隶属度函数、专家知识和贝叶斯网络构建了地面侦察雷达动态威胁度贝叶斯评估模型。经仿真验证,目标威胁度评估数据变化特征符合人的推理过程,对于多功能相控阵雷达,可根据目标威胁度自适应调度波束实现对目标的跟踪。(本文来源于《兵工学报》期刊2015年06期）
王忠,马妍,王莲荣[10]（2013）在《防空作战中低慢小目标威胁度评估》一文中研究指出对低慢小目标的掌握已经成为防空预警的难题和研究热点。依据低慢小目标工作特点,运用层次分析法将其对防空预警监视系统的威胁度进行了评估与分析,给出了目标威胁度评估的层次结构,建立了评判模型,确定了评估指标体系。最后,给出了低慢小目标威胁度的量化评估方法,并通过实例证实了该方法的有效性。(本文来源于《舰船电子对抗》期刊2013年06期）
威胁度评估论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
该文基于随机有限集的多目标滤波器提出一种基于目标威胁度评估的传感器控制策略。首先,在部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)的理论框架下,给出基于信息论的传感器控制一般方法。其次,结合目标运动态势对影响目标威胁度的因素进行分析。然后,基于粒子多目标滤波器估计多目标状态,依据多目标运动态势的评估研究建立多目标威胁水平,并从多目标分布特性中深入分析并提取出当前时刻最大威胁度目标的分布特性。最后,利用Rényi散度作为传感器控制的评价指标,以最大威胁度目标的信息增益最大化为准则进行最终控制方案的求解。仿真实验验证了该方法的实用性和有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
威胁度评估论文参考文献
[1].周彬,王庆,权恒恒.基于多源信息融合的声呐目标非威胁度评估方法[J].水下无人系统学报.2018
[2].陈辉,贺忠良,连峰,李晨.多目标跟踪中基于目标威胁度评估的传感器控制方法[J].电子与信息学报.2018
[3].梁桃红,刘正锋,栾伟,殷帅,沈阳.训练电磁环境构设的威胁度评估[J].数字技术与应用.2018
[4].吕江涛,高秉亚,王高飞.弹道导弹威胁度评估及其在雷达中的应用[J].现代雷达.2017
[5].董雪,张德平.基于组合核主成分分析的潜艇威胁度评估模型[J].计算机工程.2018
[6].张翔,李彦志,鲁建华.基于IFS的区域目标群威胁度评估[J].火力与指挥控制.2016
[7].郭溪溪.低空慢速小目标检测识别与威胁度评估[D].中国科学院长春光学精密机械与物理研究所.2016
[8].高杨,李东生.基于ANP指标权重的相对威胁度评估模型[C].第叁届中国指挥控制大会论文集（下册）.2015
[9].史小斌,顾红,苏卫民,董天琦,陈绪龙.地面侦察雷达目标威胁度评估方法研究[J].兵工学报.2015
[10].王忠,马妍,王莲荣.防空作战中低慢小目标威胁度评估[J].舰船电子对抗.2013