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基于聚类数据挖掘的对抗行为搜索算法，包括以下步骤：步骤1，依据设备工作原理和对抗规则，建立对抗实体模型和对抗效能模型；主要包括辐射源辐射、敏感源探测、敏感源对多辐射源的叠加等模型，通过对辐射、接收行为的建模，为聚类分析提供依据和基础；步骤2，根据实体模型和对抗效能模型，进行对抗行为聚类分析，每条记录用{UID,(X,Y),T,V}来表示，其中，UID是设备的标示符，(X,Y)为设备的经纬度坐标，T为感知时间，V为设备的属性值列表，包括方位、频段、作战状态，根据效能模型的作用范围进行区域划分得到初步分组；步骤3，对每个分组分别进行处理，选取核心对象p，得到每个分组的核心对象列表N<sub>ε</sub>(p)，根据核心对象p的方位属性、对抗状态属性，找出各核心对象p的邻域，进行局部聚类，生成分簇C；其中分簇C中既可能包括协同行动单元，也可能包括对抗行动单元；步骤4，根据设备属性值计算分簇C的对抗能力T，以及对抗效果，为下一时间步进实体状态提供参考，根据对抗规则，选择下一步对抗行为；随着仿真时间步进，进行对抗模型计算和行为判断，并更新状态数据；在下一个仿真步进时间上对实体行为进行调整，实现基于规则的仿真；通过聚类数据挖掘处理和对抗行为规则判断实现了对批量电磁敏感源与辐射源设备的对抗交互行为快速搜索，提高了实时计算仿真效率，为用户提供了基于对抗规则和聚类分析的对抗行为搜索方法手段，明显地提高了仿真效率；从聚类方法对对抗行为进行分簇和计算对电磁场相关专业人员意义重大；一是通过聚类方法建立了对抗的交互范围；二是通过协同单元与对抗单元的分析减少任意实体间交叉计算复杂度；三是通过对抗规则建立对抗过程中实体行为策略选择的方法，提高实体自主决策对抗方法的能力；综合聚类分析方法、协同与对抗关系分析方法、基于规则的对抗行为决策等方法技术，进行对抗行为搜索的算法设计，提高了搜索效率，解决了电磁对抗行为实时快速计算问题。 |
