文献类型：期刊文章

作　　者：韩伟[1,2] 刘敏[3] 何文龚[2] 陈谋[1]

机构地区：[1]南京航空航天大学自动化学院 [2]中国人民解放军93413部队 [3]洛阳光电设备研究所光电控制技术重点实验室

出　　处：《吉林大学学报（信息科学版）》

基　　金：航空科学基金资助项目(20105152029);总装重点实验室类基金资助项目(9140C460202110C4603);南京航空航天大学基本科研业务费专项科研基金资助项目(NP2011049)

年　　份：2013

卷　　号：31

期　　号：1

起止页码：73-82

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为解决无人机对地攻击决策问题,对影响地面目标威胁度的指标因素进行了分析和量化,构建了基于在线支持向量的目标威胁度预测模型。利用在线支持向量机实现目标威胁度排序,进而完成空对地的攻击决策。研究的空对地决策算法具有在线训练、模型精确度高、需要样本少和泛化能力强等特点,有利于快速准确地进行空对地攻击决策。最后,通过仿真实例验证该算法的正确性。仿真结果表明,在线支持向量机在计算目标威胁度过程中速度快且精确度高。

关 键 词：在线支持向量机  空对地攻击  攻击决策  目标威胁度  

分 类 号：TP391.9] V271.4[计算机类]