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評估空中目標威脅程度是防空指揮控制系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，評估的準確程度將對防空作戰(zhàn)產(chǎn)生重大影響。針對傳統(tǒng)評估方法實時性差、工作量大、評估精度不足、無法同時進行多目標評估等缺陷，提出了一種基于自適應雜交粒子群優(yōu)化（ ACPSO）算法和最小二乘支持向量機（LSSVM）的空中目標威脅評估方法。首先，根據(jù)空中目標態(tài)勢信息構建威脅評估系統(tǒng)框架；然后，采用ACPSO算法對LSSVM中的正則化參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)進行尋優(yōu)，針對傳統(tǒng)雜交機制的不足提出改進的交叉雜交方式，并使雜交概率自適應調整；最后，對比分析了各系統(tǒng)的訓練和評估效果，并用優(yōu)化后的系統(tǒng)實現(xiàn)多目標實時動態(tài)威脅評估。仿真結果表明，所提方法評估精度高，所需時間短，可同時進行多目標評估，為空中目標威脅評估提供了一種有效的解決方法。
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