基于模糊聚类的粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用

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.     

基于粒子群算法的多基地雷达优化布站方法

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.     

改进粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用

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。     

基于粒子群优化的蚁群算法在战场电磁频率分配中的应用

为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰,提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容,并以干扰度最低为目标函数,使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数,作为粒子群位置和速度参数进行初始化,将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素,利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。     

网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术

针对传统雷达反隐身检测存在的角度信息丢失、装备资源利用率不高等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术。该技术建立了网络雷达对抗系统反隐身检测模型,在此模型基础上将任务区域进行划分和覆盖率加权,得到粒子群算法的目标函数并对收发站粒子种群进行重新部署,通过多次仿真实验得到了最优化布站数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法相比,所提出的研究算法收敛更快,得到的加权覆盖率更高,可满足反隐身优化部署效费比需求。     

一种基于粒子群优化算法的异构传感器分配方法

针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率.     

MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型.仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEMD-CD算法.     

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.     

多传感器优化布站及管理算法研究

在多传感器优化布站和传感器管理算法研究中 ,提出了传感器覆盖系数和火力通道覆盖系数两个新概念 ,并据此给出了传感器优化布站原则 ,然后针对防空导弹武器系统所面临的各种复杂环境 ,对各种传感器管理算法进行了探讨。     

基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法,该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷,基于Tent映射提出混沌双扰动的思想,并加入粒子群算法的进化过程,实现对粒子群算法的改进;之后,利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值,建立目标威胁估计模型和算法;最后,将该方法应用于实例中进行仿真,结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。     

基于MPSO的地面防空群维修任务规划研究

针对地面防空群的维修任务规划问题,建立维修任务规划流程,以维修任务的优先级、维修时间和维修保障资源消耗为目标,建立了地面防空群维修任务规划模型,根据战场环境特点,基于置信度法确定多目标参量的权重,将多目标优化问题转化为单目标问题,并采取改进的自适应粒子群优化算法对模型进行求解。通过实例验证,该方法在收敛速度及求解结果质量上均优于传统粒子群算法,可以有效解决地面防空群的维修任务规划问题,对部队维修保障决策具有一定的参考价值。     

基于改进多维粒子群的多无人机任务分配方法

针对复杂战场环境下的多无人机任务规划解空间维度不确定、任务需求随时间变化等问题,提出了一种基于改进多维粒子群算法的多无人机任务分配方法。该方法构建了适应度函数集,应用多个适应度函数来限制种群趋向,同时采用基于时变目标价值的映射变量,建立目标价值随时间变化的多无人机目标决策模型;而后引入整数编码机制,构建面向任务序列的多维粒子,利用改进的自适应多维粒子群算法,得到最优维度下多无人机的任务分配优化方案。仿真实验结果表明：基于改进多维粒子群算法的多无人机任务规划方法可在最优解空间下,获得更好的任务动态分配效果,收敛速度更快,具有良好的推广应用前景。     

面向目标定位的多主动传感器优化布站

针对多主动传感器优化布站问题,提出了一种基于GDOP-CRLB的目标定位精度衡量方法。该方法给出了GDOP-CRLB计算表达式,分析了传感器几何布站形式、传感器的数量、测量精度以及相对高度对传感器定位精度的影响。基于上述研究,给出了提高定位精度的传感器布站策略。通过仿真实验验证了所提方法的有效性,对于多传感器的优化布站应用具有参考意义。     

多机协同对空目标探测与攻击任务的最优分配

针对信息化条件下多机协同空战中需要协同制导的问题,建立了探测任务和攻击任务分配的模型。首先根据战场态势和雷达探测能力建立探测任务分配模型,然后根据战场态势和武器作战能力建立攻击任务分配模型,最后将此多目标决策问题转化为单目标优化问题。通过建立可行解到粒子间的映射,提出了粒子群优化算法对该优化问题进行求解。仿真实验表明了该模型与算法的可行性与有效性。     

基于改进粒子群算法的复杂地况下雷达布站优化

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。     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。     

基于粒子群优化的观测站部署算法

针对红外观测站部署问题,在研究观测站位置对定位精度影响的基础上,提出了基于粒子群优化的观测站部署算法。首先对ECEF坐标系下的CRLB矩阵进行推导;然后将观测站优化部署问题抽象为非线性规划模型,并将红外传感器联合定位的CRLB作为目标函数;最后采用粒子群优化算法求解该模型,避免了传统的非线性规划算法需要求解目标函数梯度的难题。结果表明,本文的部署算法具有一定的理论依据和工程意义;可以为实际红外观测站的静态部署和动态部署提供参考。     

遗传算法在目标跟踪中的传感器分配算法

传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性.     

面向故障预测与健康管理的传感器优化配置

传感器优化配置是保证装备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统有效实现的基础.针对目前陆军装备保障中缺乏有效的传感器配置方法的现状,以某型防空导弹调平起竖系统为研究对象,建立了考虑传感器失效的PHM系统传感器优化配置模型.对导弹发射车调平起竖系统控制回路进行了分析,在此基础上形成系统的故障-传感器相关性矩阵;根据系统的指标要求建立传感器优化配置模型,采用蚁群算法求解;将结果与粒子群算法进行比较,表明利用蚁群算法取得了更优的配置方案,能够为PHM系统中装备的传感器优化配置提供有效指导.     

基于微分进化算法的区域雷达网抗干扰优化方法

为提高区域雷达网探测能力和抗干扰能力,提出了一种基于微分进化算法的雷达网优化布站方法.建立区域雷达网优化布站数学模型,分析了雷达网在干扰前后威力区的变化,提出了新的雷达网威力区计算方法,给出了微分进化算法在该优化问题中的求解过程.最后,针对雷达网受干扰后威力区收缩,提出了2种解决方案.仿真结果证明该优化方法是有效的.