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評估空中目標威脅程度是防空指揮控制系統的核心環節，評估的準確程度將對防空作戰產生重大影響。針對傳統評估方法實時性差、工作量大、評估精度不足、無法同時進行多目標評估等缺陷，提出了一種基于自適應雜交粒子群優化（ ACPSO）算法和最小二乘支持向量機（LSSVM）的空中目標威脅評估方法。首先，根據空中目標態勢信息構建威脅評估系統框架；然后，采用ACPSO算法對LSSVM中的正則化參數和核函數參數進行尋優，針對傳統雜交機制的不足提出改進的交叉雜交方式，并使雜交概率自適應調整；最后，對比分析了各系統的訓練和評估效果，并用優化后的系統實現多目標實時動態威脅評估。仿真結果表明，所提方法評估精度高，所需時間短，可同時進行多目標評估，為空中目標威脅評估提供了一種有效的解決方法。
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