数据缺失下基于IOWA-TOPSIS的辐射源威胁评估

• 作者: 陈振坤 程嗣怡 徐宇恒 董鹏宇 张虎彪
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 关键词: 辐射源威胁评估 诱导有序加权平均算子 逼近理想解排序法 组合赋权
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 网电对抗|Cyberspace Countermeasures
• 页码范围: 105-111
• 页数: 7页
• 分类号: TN97
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2021.01.017

摘要

由于战场环境的高复杂性,侦察方难于获取目标辐射源的完备信息.为解决传统辐射源威胁评估算法不适用于数据缺失情况的问题,引入诱导有序加权平均算子空值估计算法,与逼近理想解排序法相结合,采用CV-G1法赋权,构建数据缺失下基于IOWA-TOPSIS的辐射源威胁评估模型.首先,利用IOWA算子估算空值,解决数据缺失问题;然后,利用基于变异系数法改进的G1法实现对各属性的组合赋权;最后,通过TOPSIS算法对辐射源威胁度进行排序.仿真验证了算法的有效性,该方法拓展了TOPSIS算法使用范围,实现数据缺失情况下的辐射源威胁评估.