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针对多干扰机协同作战(Multi-Jammers Cooperative Combat,MCC)问题,研究如何在干扰资源有限的情况下对其进行充分的利用,从而获得最优的干扰收益。将雷达的威胁等级和几何精度因子(GDOP)结合作为目标函数,建立以干扰机时间利用率为约束条件的MCC问题优化模型。运用熵权法计算雷达脉宽、带宽、载频和重频的权重,并根据灰色关联相对贴近度确定雷达的威胁等级,采用离散的粒子群算法对模型进行求解。通过MATLAB仿真表明,该算法可以快速找到目标函数的最优解,得到最佳的分配方案,通过对结果的分析,进一步验证该算法的有效性和模型的可行性。 相似文献
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针对空战中飞行机动与电子对抗之间的协同攻击决策问题,通过建立符合空战仿真需求的超视距基本战术动作库和运动模型,将机载火控雷达威力区、电子对抗干扰压制区和干扰条件下的空空导弹攻击区、允许脱离时间等要素有机结合,建立了电子干扰条件下空战态势与空战能力协同的综合优势评估方法.作战推演结果表明,建立的空战综合优势评估方法较全面合理地反映了现代空战的特点,能够满足现代空战机动决策需求. 相似文献
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针对复杂电磁环境机载雷达智能抗干扰问题,提出一种基于马尔可夫决策过程(markov decision processes,MDP)的机载雷达波形设计方法。为实现最优决策,建立雷达和干扰MDP博弈模型,融合利用目标、杂波、噪声、雷达和干扰信号等多维度电磁信息,设置信号和干扰噪声比为奖励函数;基于贝尔曼方程和策略迭代法计算信号频域最优策略,通过迭代变换法设计时域最优波形,并采用目标检测概率衡量算法性能。仿真结果表明,和线性调频信号、跳频信号相比,该方法设计波形具有更好的环境适应性和抗干扰能力,在此基础上提高了机载雷达目标检测概率。 相似文献
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多干扰机协同是组网雷达对抗的一种重要方法。针对多干扰机协同中面临的数据传输率、时效性等因素所引起的干扰资源管理问题,建立了基于中心控制协商和公约协商的干扰资源管理模型,并给出了相应的协同算法与仿真。仿真结果表明:两种方法在组网雷达对抗中均能取得良好的干扰效果及较低的漏威胁目标信号脉冲比例。其中,基于公约的Multi?agent协商在组网干扰资源管理方面具有更好的可行性,其效果优于基于中心控制协商的方法。 相似文献
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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
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通过引入非优超排序和排挤的多目标处理机制 ,将分布式协同进化MDO算法的能力扩展到多目标的多学科设计优化问题。多目标的分布式协同进化MDO算法在保持各学科充分自治和各学科并行设计优化协同的基础上 ,通过一次运行即可获得具有良好分布的多个Pareto最优解 ,逼近整个Pareto最优前沿。应用于导弹气动 /发动机 /控制三学科两目标设计优化问题 ,与约束法计算结果的对比表明算法能够有效逼近该问题的Pareto最优前沿 ,为设计决策提供了丰富的信息 相似文献
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针对杂波、噪声和干扰环境中弹载雷达扩展目标检测识别问题,结合认知理论,在频域基于最小均方误差(minimum mean-square error,MMSE)准则提出一种新的雷达发射波形优化算法,用以抑制杂波和对抗干扰。建立雷达信号时频模型,通过目标参数贝叶斯估计构造以均方误差为代价的功率受限目标函数,利用拉格朗日乘子法得出最小代价发射信号频域能量最优波形表达式。仿真结果表明,算法能够针对目标频率响应和杂波、干扰的相对强度合理分配发射信号的频域能量,提高目标估计精确度,优化雷达检测识别性能;仿真条件下,最小均方误差准则优化波形目标识别性能优于互信息量准则。 相似文献
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针对具有固定物品总和、多最优解特征的组合优化问题,以固定总和实数子集问题和购买鸡翅问题为例,给出了这类多最优解组合优化问题的形式化表示。在分析枚举等经典算法基础上,提出了基于整数状态表示和实数状态表示的0-1决策递归搜索多最优解动态规划算法。针对该算法在最优解数量较大时,时间复杂度趋向O(mn)的问题,提出了基于相同决策路径合并和基于0-x决策的两种改进算法。实验中两种改进算法的计算时间基本符合与O(nb+nm)的正比关系,表明对于这类多最优解组合优化问题具有良好的求解性能。 相似文献
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