邱日升，潘继飞，李为圣，赵 君

（国防科技大学电子对抗学院，合肥 230037）

0 引言

ELINT 系统是一种从截获的雷达信号中提取信息，为电子战和其他作战行动提供情报支援的雷达对抗情报侦察系统，具有侦察作用距离远、获取目标信息多而准、预警时间长、隐蔽性好等优点。ELINT 系统效能评估是研制、规划、配置和部署ELINT 系统及作战筹划的依据。因此，ELINT 系统效能评估对推动ELINT 系统发展及提高整体作战效能有着重要意义。当前，系统效能评估的方法很多，主要有以下两种方法：一是传统的ADC 算法［1］、AHP 算法［2］、SEA 法［3］以及指数法［4］，该类算法一般对评估指标的具体参数值以及所处状态的概率密切相关，大都需要统计作为支撑；二是利用神经网络法，通过大量的数据进行训练，最后得到一个匹配的神经网络，进而对系统进行效能评估，但是该方法需要大量数据作为支撑，且中间过程缺乏科学的解释，操作起来难度较大［5-7］。本文基于Vague集理论，提出了一种ELINT 系统效能评估的模糊综合评价算法。一方面，该算法不需要测得各评估指标的具体值，仅仅需要一个模糊的区间值；另一方面，该算法不需要大量的数据作为支撑，可用于小样本的对比分析，具有很强的操作性与实用性。

1 Vague 集基本理论

1.1 Vague 集理论

1.2 Vague 集的运算

ωi为元素xi在X 上的权重，则Vague 集A 和B之间的加权相似度量为：

2 ELINT 系统评估指标体系

ELINT 系统通过截获雷达发射的电磁波，分析敌方雷达的特征参数，从而判断雷达的性能、类型、用途、配置和所控制的武器等有关军事情报，以便为高级决策指挥机关和中心数据库提供详实的数据。……