基于深度置信网络效能拟合的火控系统精度全局敏感性分析

汪强龙; 高晓光; 李新宇; 闫栩辰; 万开方

doi:10.12382/bgxb.2023.0659

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基于深度置信网络效能拟合的火控系统精度全局敏感性分析

更新时间：2025-08-18

- 基于深度置信网络效能拟合的火控系统精度全局敏感性分析
- Global Sensitivity Analysis on Accuracy of Aviation Fire Control System via DBN Effectiveness Fitting
- 兵工学报 2024年45卷第10期页码：3430-3444
- 作者机构：
  
  西北工业大学电子信息学院, 陕西西安 710129
- 作者简介：
  
  *邮箱: cxg2012@nwpu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(62003267);陕西省重点研发计划项目(2023-GHZD-33);中央高校基本科研业务费专项项目(G2022KY0602);电磁空间作战与应用重点实验室基金项目(2022ZX0090);西安市科技计划项目(21RGZN0016)
- DOI：10.12382/bgxb.2023.0659
  中图分类号：
- 收稿：2023-07-14，
  
  网络出版：2024-10-30，
  
  纸质出版：2024-10-31
- 稿件说明：
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汪强龙, 高晓光, 李新宇, 等. 基于深度置信网络效能拟合的火控系统精度全局敏感性分析[J]. 兵工学报, 2024,45(10):3430-3444.

Qianglong WANG, Xiaoguang GAO, Xinyu LI, et al. Global Sensitivity Analysis on Accuracy of Aviation Fire Control System via DBN Effectiveness Fitting[J]. Acta Armamentarii, 2024, 45(10): 3430-3444.
汪强龙, 高晓光, 李新宇, 等. 基于深度置信网络效能拟合的火控系统精度全局敏感性分析[J]. 兵工学报, 2024,45(10):3430-3444. DOI： 10.12382/bgxb.2023.0659.

Qianglong WANG, Xiaoguang GAO, Xinyu LI, et al. Global Sensitivity Analysis on Accuracy of Aviation Fire Control System via DBN Effectiveness Fitting[J]. Acta Armamentarii, 2024, 45(10): 3430-3444. DOI： 10.12382/bgxb.2023.0659.

摘要

针对当前航空火控系统的精度研究对数据完备性要求较高

且仅能分析系统内单误差源影响因素的问题

提出一种全新的基于深度置信网络(Deep Belief Network

DBN)效能拟合的火控系统精度全局敏感性分析(Global Sensitivity Analysis via Deep Belief Network

GSADBN)算法。从全局敏感性分析算法的优劣点出发

分析传统的全局敏感性分析算法在不完备数据下存在的局限性。利用DBN优异的特征提取能力

并采用无监督训练和有监督微调相结合的算法

搭建并训练火控系统效能拟合模型。研究结果表明:与传统Sobol算法、经典傅里叶振幅敏感性检验(Fourier Amplitude Sensitivity Test

FAST)算法以及最新的基于贝叶斯网络的Sobol(Bayesian Neural Sobol

BNSobol)算法相比

GSADBN算法不仅可以满足精度要求

同时还可以在不完备数据下达到传统算法在完备数据下精度分析的效果;该算法可以在火控系统不完备数据下取得较好的精度分析结果

同时在设计火控系统各模块时

给出精度方面的合理方案

从而为火控系统的设计及作战效能的提高提供参考和理论支撑。

Abstract

In view of the fact that most of the current researches on the accuracy of fire control system require high data integrity and only analyze the influence factors of single error source

this paper proposes a novel global sensitivity analysis (GSA) method based on deep belief network (DBN) effectiveness fitting for the accuracy of fire control system. Starting from the advantages and disadvantages of the traditional GSA methods

the limitations of the traditional methods in the case of incomplete data are analyzed. Then

a fire control system performance fitting model is constructed and trained by utilizing the excellent feature extraction ability of DBN and a combination of unsupervised training and supervised fine-tuning methods. The proposed GSADBN method is compared with traditional Sobol method

classical Fourier amplitude sensitivity test (FAST) method and improved BNSobol method. The experimental results show that the proposed GSADBN method can not only meet the accuracy requirements

but also obtain the excellent accuracy analysis results when the data from aviation fire control system is incomplete. Furthermore

GSADBN method can give a reasonable scheme of accuracy value when designing each module of fire control system

so as to provide reference and theoretical support for the design of fire control system and the improvement of combat effectiveness.

关键词

Keywords

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