陈 飞，周俊宇，陈 伟

（南京电子技术研究所，江苏 南京210039）

1 研究背景

随着信息化技术的不断发展，雷达系统在现代电子战中起到越来越重要的作用。雷达系统功能复杂、工作环境恶劣，影响其可靠性的因素较多[1-2]。现阶段主要依靠定期维修的策略提升雷达系统的可靠性，然而很多故障在产生之前没有任何征兆，只有等到故障出现以后才能得到维修，严重影响了雷达系统的正常使用。不仅如此，由于雷达系统的复杂性，对其进行单次维修的成本较高，若维修间隔的周期较短，则会造成“维修过剩”；若维修间隔的周期较长，则不能将故障及时检出，会造成“维修不足”。因此，只有对雷达系统的使用状态进行实时、有效的预测并制定合理的维修策略，才能更好地发挥其作战效能。

文献[3]提出了一种利用人工神经网络对雷达进行故障预测的方法，通过采集磁控管的高压监测数据，可对设备的故障状态进行预测；文献[4]提出了一种基于改进UGM（1，1）模型的方法进行雷达故障预测，该模型引入了新陈代谢的思想，不断对雷达系统的信息进行更新，实现了对雷达磁控管故障的有效预测；文献[5]提出了一种利用支持向量机进行雷达故障诊断的方法，以选定电路板中测试点波形的频率和幅度为特征进行分类，实现了对雷达频综器的故障信息进行有效预测；文献[6]提出了一种改进序化关系模型的雷达系统可靠性评估方法，可通过融合联试数据和验证试验数据对雷达的可靠性水平进行评估。……