针对传统多属性决策方法进行空战威胁评估时难以解决指标耦合而导致评估偏差的问题,提出基于独立成分分析(ICA)和逼近理想解法(TOPSIS)的空战威胁评估方法.该方法通过借鉴盲源分离思想,引入独立成分分析法改进了传统的逼近理想解法,并通过采用独立成分分析中FastICA分离算法进行不同干扰状态下空战耦合的目标状态解耦,得到空战目标的独立状态估计,最终利用TOPSIS法得到空战中目标威胁度及其排序.仿真实验结果表明,经过IC A方法进行空战干扰下的耦合状态解耦处理,所得到的空战威胁度排序与理想的威胁度排序有较高的一致性,且与去指标相关性后的威胁度排序保持较高的相关性,验证了IC A方法在空战干扰环境下威胁评估的有效性和适用性.
目标威胁评估 关联性指标 盲源分离 独立成分分析 逼近理想解排序