王秀锦，姚金垠

(中国船舶重工集团公司第七二三研究所，江苏 扬州 225101)

0 引 言

针对未知目标的干扰是电子对抗系统长期以来不得不面对的情况。近年来，弹道导弹技术的发展对于各种型号的舰艇反导压力越来越大。针对多目标同时来袭，在干扰资源有限的情况下，如何最大限度地利用有限的干扰资源对我舰形成最有效的保护成为了亟需解决的问题。

威胁度是电子对抗系统侦收目标过程中的一个非常重要的指标。其目的是获取敌方目标相对我舰的威胁等级，在电子对抗系统干扰资源有限的情况下，帮助我方迅速准确地判断优先选择的目标。目前，威胁目标的威胁度判断方法有很多种，包括模糊推理法[1]、频点判断法[2]、神经网络算法[3]等，这些方法能够在一定程度上解决电子对抗系统威胁度判定问题，但是其适应能力有限，在战场模糊环境下很难精确得到多批目标相对我舰的相对威胁度，特别在干扰资源有限的情况下很难利用有限的资源对我舰形成最有效的保护。

本文引入模糊神经网络算法，对该算法进行分层定义，采用三层次模糊神经网络算法，对电子对抗系统的高威胁目标进行快速分析，推理出多批威胁目标相对我舰的相对威胁度等级，从而帮助电子对抗系统进行干扰对抗决策，充分利用电子对抗系统的干扰能力，对一批或者多批威胁等级最高的目标进行干扰，最大限度地保障我舰安全。

1 基于模糊理论的目标威胁隶属度函数的确定

模糊系统的基本原理是多个模糊化的输入向量经过给定规则的推理机制，变成一个或者多个去模糊化的输出向量，如图1所示。……