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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对雷达组网优化布站问题,通过分析雷达组网探测性能指标,建立了优化布站数学模型,提出了一种融入自适应反向学习机制的改进粒子群算法并应用于雷达组网布站优化。在此基础上,通过调整加权值分析了不同情形下各性能指标对雷达网探测能力的影响,得出了各情形下的最优布站方案。仿真结果表明,采用改进算法得到的布站方案相对标准粒子群算法要更优,从而验证了布站模型的可行性和改进算法的有效性。  相似文献   

2.
提出了一种基于模糊C-均值聚类的粒子群算法,将其应用于雷达组网优化布站.定性分析了雷达组网布站原则并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合模糊C-均值聚类对标准粒子群算法进行了改进,给出了基于模糊C-均值聚类的粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速得出雷达组网优化布站方案,验证了雷达组网布站模型的可行性和改进算法的有效性.  相似文献   

3.
为提高多基地雷达探测及"四抗"能力,提出了一种基于混沌变异粒子群算法的多基地雷达优化布站方法.定性分析了多基地雷达的布站原则,并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合混沌理论对标准粒子群算法进行了改进,给出了混沌变异粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速有效得出多基地雷达优化布站方案.  相似文献   

4.
对雷达网干扰资源的优化分配,是一个重要而又难以解决的课题.在对粒子群算法进行基本描述的基础上,将该算法应用于雷达网干扰资源分配,来解决雷达网干扰资源优化分配的问题.最后,对算法在雷达网干扰资源分配上的技术实现进行了计算机仿真.仿真结果表明:粒子群算法能很好地解决雷达网干扰资源优化分配问题,具有较好的资源分配效益.  相似文献   

5.
基于粒子群优化算法的空中目标定位   总被引:1,自引:0,他引:1  
受干扰条件下,雷达难以对空中目标准确定位。针对这一问题,提出了当多基雷达接收站在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决根据到达时间差对空中目标定位中遇到的非线性最优化问题。所建算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标。仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解。  相似文献   

6.
针对现有雷达布站数学模型不能解决复杂地况下的雷达布站问题,提出了一种复杂地况下的雷达布站数学模型,该模型解决了雷达在复杂地况下布站位置受限的问题。在此基础上,提出了基于改进粒子群算法的复杂地况下的雷达布站优化算法,该算法改善了现有粒子群算法中期搜索性能不强的缺陷。仿真结果验证了提出的改进雷达布站数学模型的可行性和基于改进粒子群算法的复杂地况下雷达布站优化方法的有效性。  相似文献   

7.
多目标优化问题中的一个关键在于合理地评判各有效解的优劣。通过引入灰色系统理论中灰色关联度的概念作为评判准则,结合粒子群优化算法进行有约束多目标规划问题的研究。提出了一种新的不可行解的保留策略,进化过程中以此策略保留适量的不可行解,有利于增强对约束边界附近可能的最优解的搜索,同时,针对粒子群优化算法的容易陷入局部最优的缺点,实现了以粒子群优化为载体的混合算法:即对全局极值邻域进一步混沌搜索寻优。仿真结果表明改进的算法对多目标决策问题是有效的。  相似文献   

8.
为对发动机的稳态故障特性进行有效分析,提出了一种基于改进粒子群优化算法的故障仿真方法。首先将描述系统性能的非线性方程组,转化为带约束的最优化形式,通过设置式中参数可以仿真不同状况下的系统故障。并且提出运用一种改进的粒子群优化算法来为解决描述系统的高维、非线性函数,该算法在初始化时,运用混沌的思想,使得粒子分布遍历所有状态;在进化时,运用的免疫的思想,设置了基于适应度的克隆算子与变异算子增加粒子的多样性;在免疫选择之后,对各个粒子的速度也进行了重新设置,增加了粒子寻找全局最优的能力。实验结果表明,改进的粒子群优化算法能够有效地求得最优解。  相似文献   

9.
针对MIMO雷达相位编码信号集的优化设计问题,基于鲸鱼优化算法提出了两种改进策略.一是通过混沌映射生成初始种群,提高种群的多样性以及初始解的质量,扩大种群范围,防止结果陷入局部最优;二是借鉴粒子群算法的权重思想改变自适应更新方程,均衡全局搜索和局部搜索能力,提高收敛精度,从而达到寻求最佳结果的目的.混沌-鲸鱼优化算法不...  相似文献   

10.
雷达干扰无人机在掩护空中编队突防的过程中,不同的干扰波束指向和空间配置会使得雷达网的探测性能发生变化。在分析无人机噪声干扰条件下雷达网探测概率模型的基础上,提出了以雷达网探测概率为目标函数的无人机空间配置与功率分配优化模型,给出了利用粒子群算法求解该优化问题的实现方案,最后通过仿真试验,验证了该方法的合理性。  相似文献   

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