目标威胁评估是空战对抗过程中的关键环节.由于影响空战目标威胁评估的因素复杂多样,且指标之间存在相关性,导致传统的评估算法无法得到准确客观的评估结果.由此,提出了一种基于主成分分析法和改进粒子群算法优化的极限学习机(PCA-MPSO-ELM)的目标威胁评估算法.首先,综合分析了影响目标威胁程度的指标,利用主成分分析法对原始评估指标进行线性变化处理得到综合变量,消除了评估指标之间的相关性,实现了对评估数据的降维;在此基础上,构建ELM神经网络并利用改进的粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值,提高了目标威胁评估模型的精度.最后,在空战训练测量仪中选取空战对抗数据,利用威胁指数法构造了目标威胁评估样本数据,通过仿真实验分析了PCA-MPSO-ELM算法的精度和实时性,结果表明所提算法可以快速准确地进行空战目标威胁评估.
目标威胁评估 指标相关性 改进粒子群算法 极限学习机 主成分分析