[發明專利]雷達復雜電磁環境效應機理的建模方法

有效

• 申請號: 202010552903.6
• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111709187B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 王鵬;賀咪咪;邸若海;董綿綿;吳嬌;洪賢麗;李曉艷;呂志剛
• 申請（專利權）人: 西安工業大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F18/2415;G06F18/214
• 代理公司: 西安新思維專利商標事務所有限公司 61114
• 代理人: 黃秦芳

1.一種雷達復雜電磁環境效應機理的建模方法，包括如下步驟：

步驟1、數據集的獲取階段：通過實測采集獲取得到雷達系統的各子系統的效應數據；

步驟2、貝葉斯網絡結構學習階段：采用基于評分的K2算法進行貝葉斯網絡的結構學習，獲取貝葉斯的網絡拓撲結構；

步驟3、貝葉斯網絡參數學習階段：在網絡結構已知的情況下，基于統計學方法計算貝葉斯網絡的參數，獲取目標節點的條件概率描述；

步驟4、雷達電磁環境效應敏感性分析階段：獲取到貝葉斯網絡模型后，通過該模型來獲取節點的條件概率分布，然后分析效應特征之間的敏感性或者貢獻度；

具體包括以下步驟：

步驟401、建立基于貝葉斯網絡的敏感性指標；

步驟402、利用直接推理算法獲取敏感性指標計算所需的推理結果；

步驟403、計算節點之間的敏感性；

步驟5、貝葉斯網絡模型的精度推理階段：首先對雷達效應數據進行貝葉斯網絡的結構學習，然后利用貝葉斯網絡的參數學習得到最終的雷達復雜電磁環境效應機理的貝葉斯網絡模型，在得到新的雷達數據后，采用貝葉斯網絡的聯結樹推理算法計算目標節點發生的概率，并通過最大后驗概率確定雷達復雜電磁環境效應發生的可能的輸入“要素”，最后利用已知條件，計算所建立模型的推理精度。

2.根據權利要求1所述雷達復雜電磁環境效應機理的建模方法，其特征在于，所述步驟2包括如下步驟：

步驟201、將步驟1獲取的數據集進行分類，劃分為訓練集和測試集；

步驟202、根據雷達信號的流向，確定節點次序；

步驟203、利用K2算法進行貝葉斯網絡的結構學習，獲取雷達效應數據的貝葉斯網絡拓撲結構。

3.根據權利要求1或2所述雷達復雜電磁環境效應機理的建模方法，其特征在于，所述步驟3中的統計學方法是最大似然估計算法。