撰寫論文需要引用大量的相關文獻，關于電子對抗專業(yè)論文文獻有哪些?對于作者個人而言論文引用的文獻資料不僅要多讀而且要讀得透徹，只有這樣才能更加熟練地將資料名著中的經典內容引用到自己的文章中，使文章的內容更加豐富，思想更加深刻。這里就分享一些電子對抗專業(yè)論文文獻。

　　基于RS-DBN的電子對抗目標清單生成方法

　　摘要：由于電子對抗作戰(zhàn)目標類型和工作方式多樣,變化速度快,有效信息難以充分獲得,且在不同作戰(zhàn)階段呈現(xiàn)出不同特點,使用傳統(tǒng)評估方法難以對其等級排序實施精確評估。對此,提出一種基于隨機集的動態(tài)貝葉斯網絡電子對抗目標等級評估方法。首先,對電子對抗作戰(zhàn)目標清單生成方式進行梳理,確定了評價指標體系,并根據作戰(zhàn)階段的變化特點,結合動態(tài)貝葉斯網絡完善了評價體系。然后,充分考慮作戰(zhàn)過程中數據獲取不完整的特點,通過引入隨機集方法將傳統(tǒng)貝葉斯網絡的節(jié)點參數求解方法進行拓展,使用區(qū)間數學的思想得到了較為準確的動態(tài)貝葉斯網絡節(jié)點參數。

　　基于屬性分析的電子對抗戰(zhàn)儲維修器材品種確定方法

　　摘要：電子對抗戰(zhàn)儲維修器材主要用于電子對抗裝備的戰(zhàn)場搶修,因此電子對抗戰(zhàn)儲維修器材品種的選擇、數量的確定,對于提高軍事經濟效益、確保"打贏"具有重要的意義。論文依據電子對抗裝備維修器材的更換性、關重性、籌措性、易損性、修復性等基本屬性,構建基于屬性分析的評價決策模型,判定決策戰(zhàn)儲維修器材和非戰(zhàn)儲維修器材,并通過定量分析的方法量化屬性影響,實現(xiàn)儲備品種的精準選擇,進而最終確定電子對抗戰(zhàn)儲維修器材品種。

　　基于深度學習的認知電子對抗技術

　　摘要：基于現(xiàn)代戰(zhàn)場上面臨的電磁環(huán)境復雜、成功突防難度大的問題,提出一種基于深度學習技術的導彈智能電子對抗系統(tǒng)設計方法。通過將戰(zhàn)場上復雜電磁信號的信號類型、威脅等級、干擾策略、效果因子進行量化表征,生成海量數據樣本;構建深度學習神經網絡模型,并利用生成的數據樣本完成模型訓練,使模型具備實時感知已知、未知戰(zhàn)場射頻信號威脅,并生成優(yōu)化干擾策略的能力;提出一種基于該模型的攻防對抗仿真方法,用于認知電子對抗技術的仿真驗證。

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