有源干扰条件下基于NSGA-Ⅱ的雷达网优化部署方法

在有源干扰条件下,雷达网部署直接影响着防区内指挥信息系统的预警监测能力。由于防区内由分散于不同位置,且重要度不同的责任区组成的,那么实现全方位全纵深的预警能力,将是雷达网部署的重要方面。根据覆盖系数和重叠系数为主要优化目标,基于NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化。首先定义了覆盖系数和全局重叠系数两个指标,尤其是全局重叠系数打破了以往重叠系数的概念,从全局出发引导雷达网优化部署;同时,提出基于NSGA-Ⅱ的多目标优化部署算法,采用诱导跳跃、基因到位、诱导交叉等候选解生成方式,保持种群多样性,提高算法收敛性。实验表明,部署优化算法耗时较低,不同干扰源部署态势使网络节点部署产生较大差异,多样的候选解生成方法明显提高了算法的收敛速度。     

模拟退火算法在雷达网优化部署中的应用

针对区域防空雷达网是防空作战空情预警的发展趋势,研究了雷达网优化部署问题。利用模拟退火算法全局搜索和避免局部极化的特点,结合雷达网优化部署数学模型,给出了具体的求解步骤,并通过计算机仿真实验证明了该算法的有效性。结果表明,该算法的应用为雷达指挥所指挥员和作战参谋提供了雷达组网方案的辅助分析,提高了指挥所在多种战术背景下的快速反应能力和整体作战指挥能力。     

基于离散化模型的雷达优化配置与部署方法

雷达优化配置与部署问题存在模型复杂的问题,很难对其进行优化.提出了一种基于网格的离散化模型.雷达配置与部署的方案、雷达网对防区的覆盖能力以及雷达布站的约束条件都分别通过网格和矩阵进行了定量描述,在此基础上,建立了雷达优化配置与部署问题的数学模型.这样就可以采用模拟退火算法对该问题优化.仿真实验证明了该方法的有效性和可行性.     

基于改进蜂群算法的雷达网目标分配方法

针对雷达网目标分配的问题,提出基于改进蜂群算法的雷达网目标分配方法,利用改进蜂群算法对目标函数进行寻优并确定目标分配方案。在该算法中,跟随蜂采用双向轮盘赌的方式选择引领蜂,有助于获得全局最优解,提高算法收敛速度。仿真结果表明,改进蜂群算法能够有效对雷达网目标分配问题进行优化求解,与基本蜂群算法相比,收敛速度快、全局寻优能力增强。在此基础上,发现改变算法参数会影响到雷达网目标分配方案,如何确定最优参数,将是下一步研究的方向。     

多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。     

基于改进遗传算法的雷达网优化部署方法研究

雷达网的综合效能直接影响着作战能力,研究雷达网的优化部署旨在提高其综合效能。针对雷达网优化部署涉及的影响因素众多、难以综合考虑的问题,从雷达网的覆盖率、重叠度、"四抗"能力以及费效比方面对雷达网优化部署进行约束,通过定量分析研究,并且利用改进的遗传算法加以实现,给出一种雷达网优化部署的可行办法,仿真结果表明了优化部署的可行性。     

基于多优化策略RRT的无人机实时航线规划

研究无人机在复杂战场环境中的实时航线规划问题。提出一种基于多优化策略RRT的无人机实时航线规划算法,解决了无人机在敌方雷达威胁密集部署环境下,面对突发威胁实时规划航线,实现安全飞行的问题。首先精确建立防空雷达模型,有效压缩雷达威胁空间;进一步设计基于目标启发的优化策略使算法能够快速收敛。采用冗余节点裁剪的策略减小航线长度,提高航线平滑性。仿真结果表明,该算法能够有效规避突发威胁,生成航线优化性良好。基于多优化策略RRT的无人机实时航线规划算法具备良好的实时性和优化性,能够满足复杂环境下无人机的安全飞行要求。     

基于雷达网拓扑特征的雷达目标编群算法

为有效评估战场电磁态势和实施雷达网对抗,研究雷达目标编群算法十分必要。提出了一种基于拓扑特征分析的雷达目标编群算法,在分析雷达网拓扑结构及其特征基础上,利用拓扑特征实现雷达目标群的建立和更新,完成雷达目标编群。仿真实例表明算法具有可行性和有效性,为电磁态势评估和雷达网对抗奠定了基础。     

雷达网目标分配的数学模型

本文就雷达网防空中使用多程式雷达时的目标分配问题建立了数学模型。在此基础上,给出了目标分配数学优化算法,为雷达网防空指挥控制系统中的目标分配提供了新的理论方法。     

基于改进的PSO算法解决雷达网布站优化问题

雷达网布站优化是电子对抗仿真的重要组成部分,雷达网布站是否合理直接影响雷达网作战效能.而常规优化算法相对复杂,易陷于局部最优解.针对这一问题,提出适用于解决雷达网布站优化问题的改进粒子群优化算法,并且将所提出的算法与遗传算法进行了比较.仿真结果表明,与遗传算法相比,在相同的条件下,改进粒子群优化算法具有精度较高且不易陷入局部最优解的优点,较好地解决了静态条件下雷达网布站优化问题.     

海上编队雷达网优化部署系统的设计与实现

建立海上编队雷达网优化部署系统模型,包括实体模型和认知模型。仿真海上编队雷达网在无威胁条件下的优化部署和面临干扰和超低空突防威胁时的对抗过程,经过海上编队雷达网优化部署认知模型的解算,指挥舰队编队成员进行机动部署,编队成员通过重新机动,使编队雷达网获得较好的探测性能。仿真结果表明所建立模型的可行性和正确性。对于在未来海战场复杂电磁环境下,更好地发挥编队雷达网探测、预警能力具有重要意义。     

支持QoS的无线Mesh网络机会路由优化算法

针对空中骨干Mesh网络资源有限、计算能力相对不足的特点以及传统简单机会路由(Simple Opportunistic Adaptive Routing,SOAR)路由算法未充分考虑负载均衡与不同业务服务质量(Quality of Service,Qo S)保障需求差异性的问题,提出一种支持业务区分的改进型SOAR路由算法。该算法在考虑链路拥塞控制和负载均衡的基础上,定义综合预期传输次数来描述链路的综合状态,有效降低网络拥塞概率;同时根据传输业务类型的不同,设计一种基于层次分析法的路由选择策略,实现路径选择与业务类型的动态匹配。仿真结果表明,在重负载条件下,改进型SOAR路由算法相比传统SOAR路由算法其时延、吞吐量和吞吐率性能明显提升。当网络中存在不同类型业务时,改进型SOAR路由算法能够根据业务Qo S保障需求的差异性自适应选择最佳传输路径。     

位置感知的覆盖网构建算法

提出了一个基于底层网络位置信息建立P2P覆盖网的算法Lanet:覆盖网中每个节点都选择和本节点物理距离相近的节点作为自己的邻居,逻辑上相邻的节点也是物理上相近的节点。由于路由路径中每跳的延时都较低,这使得所建立的覆盖网络具有非常低的延时伸展率(latency stretch)。Lanet不需要网络中固定的节点集充当地标节点,具有很好的分布性和可扩展性。模拟实验结果表明,利用该算法建立的位置感知的P2P系统能够大幅度降低数据定位的延时。     

基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。     

地基雷达探测临近空间高超声速目标优化部署方法

为提高地基雷达对临近空间高超声速目标的探测能力,探讨了一种实用高效的地基雷达优化部署方法,对地基雷达探测临近空间高超声速目标的难点和数学模型进行了分析,提出了地基雷达探测临近空间高超声速目标的部署原则和量化指标,建立了地基雷达优化部署模型,并进行了信息素引导性控制的蚁群算法设计。仿真结果表明,该方法可实现多种程式地基雷达的优化部署,提高了地基雷达优化部署效率和可操作性,为地基雷达探测临近空间高超声速目标的优化部署提供了一种新思路。     

Cocast：一种基于传感器的分布式网络距离预测任意播算法

针对Internet环境中基于网络坐标估计节点间网络距离的问题,提出了一个利用任意播机制分布式的网络坐标预测算法Cocast:所有用户节点均加入一个结构化Peer-to-Peer对等网;对等网中任意的节点均可以发送网络坐标任意播查询消息,该消息被转发到多个负责坐标计算的用户节点,这些用户节点分布式地预测消息发起节点坐标,最终消息发起节点获得一个综合的坐标位置。Cocast基于网络坐标任意播选择提供位置估计的用户节点,利用层次化网络嵌入预测坐标位置,借助位置融合传感器机制过滤恶意节点的影响。实验表明Cocast具有可扩展、快速收敛、渐增精度、抗恶意节点破坏等优点。     

非单调关联故障树顶事件失效概率的新算法

提出了一种计算非单调关联故障树顶事件失效概率的新方法,其基本思想是利用ＢＤＤ进行故障树中顶事件的不交化工作,可避免求ＰＩＳ和ＰＩＳ的最小覆盖的运算过程,为有效解决其运算的ＮＰ困难问题提供了一条新的途径。     

水下传感器网络部署优化研究

水下传感器网络具有广阔的应用前景,但也存在能量有限、延迟较长、部署区域不连通和通信能耗大等问题,理论和实践证明传感器节点的优化部署是解决已上问题的有效方法。为此综合考虑水下传感器网络的工作环境及传感器特性,建立了提高网络可靠性的网络部署模型,给出了网络部署的成本函数及约束条件,并使用遗传算法对传感器节点和中转节点的部署成本及网络生命周期内的能量消耗进行优化。通过仿真实验表明,该模型收敛速度快,部署节点结果合理,达到了较好的优化网络的目的。     

基于动态流能量高效的无线传感网路由算法

针对无线传感网中结点能量受限,提出了一种基于动态流能量高效的路由算法DFEERA(Dynamic Flow-based Energy-Efficient Routing Algorithm)。该算法通过在无线传感网内设置多个基站收集区域内传感器结点的数据流拓扑结构建立数据传输能量消耗模型,将该模型转换为最大流问题求解最优传输路径,作为某时期内结点数据传输路径。随着结点能量的消耗,动态调整该能量消耗模型重新规划路径,作为新的传输路径,从而平衡结点间的能量消耗,提高网络结点的存活率。仿真结果表明,与其他典型的路由算法相比,DFEERA能够更好地平衡结点的能耗,获得更高的能量消耗率和更长的网络生存期。