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摘要
针对传统动态贝叶斯网络主观性强、对复杂战场态势处理能力弱、计算时间长的缺点，提出了一种基于信息熵-动态贝叶斯网络（information entropy-dynamic Bayesian network,IE-DBN）的威胁评估算法。该算法在动态贝叶斯网络框架中通过可自适应调节的高斯隶属度函数得到目标速度、距离、高度和来袭方向的概率，有效地解决了对来袭目标威胁时变状态计算滞后的问题；降低了主观因素对威胁度计算的影响，使用信息熵算法对框架得到的结果进行加权处理得到空中来袭目标的威胁度。仿真结果表明改进算法可以更加客观准确地计算出空中来袭目标的威胁程度。
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单位南京理工大学; 自动化学院
