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.     

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。     

面向区域覆盖的多传感器优化布站

针对约束条件下传感器优化布站问题,提出了一种基于遗传粒子群算法(GA-PSO)的多传感器优化布站方法。首先网格化战场地理环境,依据战场地理环境和战术条件建立布站约束矩阵;然后考虑任务需求,建立基于探测覆盖率的目标优化函数;最后采用遗传粒子群算法求解传感器最优布站位置。仿真实验验证了所提方法的有效性和合理性。     

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.     

有源、无源联合探测系统综合性能分析

根据无源探测系统与有源雷达组成的联合探测系统,给出了一种有源、无源联合探测系统的探测模型,定性、定量的仿真分析了不同布站方法时,系统的探测精度、探测模糊区分布问题,得出了联合探测系统的最优布站方法;与无源探测系统相比较,联合探测系统提高了系统探测精度,改善了探测模糊区.仿真结果可为工程实践中雷达组网的优化部署提供理论依据.     

无源雷达菱形布站的定位精度分析

为了得到无源雷达菱形布站的最佳布站方案,分析了时差定位算法的基本原理,推导了定位精度的数学模型,考虑了影响定位精度的各种因素。通过计算机仿真实验对比了在不同主站位置、不同站间距离以及不同主站高度的情况下菱形布站的GDOP(geometric d ilution of precision)等值线分布,最终得出了定位精度与布站之间的联系,为无源雷达最优菱形布站提供了理论依据。     

面向预警监视任务的雷达组网智能化资源调度

针对当前预警监视任务中雷达组网资源调度方法难以与太空目标数量井喷式增长、太空武器多样化发展的趋势相适应,而资源调度具有场景复杂、计算量大、精度要求高等特点的问题,在对反导预警与空间目标监视2类任务中资源调度原则分析的基础上,引入层次分析法与人工智能算法对资源调度问题进行求解,在任务和雷达2个层面实现了面向预警监视任务的雷达组网智能化资源调度。在任务层面,基于层次分析法对任务优先级进行了划分,为面临多个任务冲突时的任务优先选取提供了解决途径;在雷达层面,通过构建2类任务场景下的资源调度模型,在模拟退火算法和粒子群算法的基础上进行改进,提出了面向目标分配排序作业的模拟退火混合离散粒子群算法,对资源调度方案优化中的计算时间、资源节省率、算法合格率等3个指标进行了提升,有效提高了预警监视任务中雷达组网的探测效能。     

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。     

雷达组网系统抗压制干扰部署优化算法研究

针对雷达组网系统抗压制干扰部署优化问题,讨论了雷达及其组网系统的残剩可探测区动态定量评估模型,定义了雷达及其组网系统的探测能力下降指数、雷达装备利用率及其抗干扰效能指数,给出了一套完整的组网系统抗压制干扰综合效能动态定量评估模型、优化布站决策模型及相应的实用算法。3部雷达组网的仿真试验证明了其有效性。     

雷达组网系统责任区抗干扰优化部署

针对有源压制干扰对雷达组网系统的威胁,深入分析了雷达组网系统的抗干扰优化部署问题,建立了雷达组网系统责任区抗干扰优化布站决策模型,并给出了具体的算法和求解分析.仿真结果验证了该方法的有效性,可为雷达组网系统的实际优化部署提供参考.     

改进的混合蛙跳算法在雷达网部署中的应用

针对雷达组网优化部署的原则,建立了区域雷达组网优化部署的数学模型,提出了一种基于改进的蛙跳算法的雷达组网优化部署方法。在阐述了改进方法的基础上,与先前方法进行了对比分析。最后,通过计算机仿真试验进行了验证,结果表明:改进的混合蛙跳算法能够快速得到多种优化部署方案,且操作性强,能较好地应用于雷达组网优化。     

复杂电磁环境下组网雷达探测能力仿真评估研究

为研究复杂电磁环境与组网方式对组网雷达探测能力的影响,构建了复杂电磁环境下雷达探测能力云规则算法模型和探测能力评估模型,然后利用Netlogo仿真平台实现了对3组复杂电磁环境下雷达组网方案探测能力的仿真和评估．仿真结果表明复杂电磁环境对组网雷达探测能力影响明显,通过调整组网方式可以有效提高组网雷达探测能力．     

基于GDOP的多基地雷达布站优化研究

以BLUE算法和GDOP为基本定位算法和精度分析工具,评估多基地雷达的定位性能,建立以GDOP最小值最小和有效监控区最大为目标的多基地雷达布站优化模型.仿真结果表明,通过以下措施可提高定位性能:①增加收发站总数;②采取扇形方式布站;③优先增加部署接收站;④交替部署收发站;⑤通过优化模型优化扇形布站分布角总和.     

频谱共存下机载组网雷达辐射资源与航迹规划联合优化算法

为了提升频谱共存环境下机载组网雷达多目标跟踪性能,提出了一种雷达辐射资源与航迹规划联合优化算法。首先,推导了包含雷达辐射资源以及载机飞行参数的贝叶斯克拉美-罗下界表达式,以此作为多目标跟踪精度的衡量指标;在此基础上,以最小化机载组网雷达多目标跟踪误差为优化目标,以雷达辐射资源总量、载机机动性能、通信基站可容忍干扰能量和跟踪各目标节点数为约束条件,建立频谱共存下机载组网雷达辐射资源与航迹规划联合优化模型;然后,将上述优化模型分解为多个子问题,并结合循环最小化算法、半正定规划算法和粒子群算法进行分步求解。最终仿真结果表明,所提算法能够在保证通信基站正常工作的条件下,充分利用各平台运动优势,与现有算法相比,能够有效提升机载组网雷达的多目标跟踪性能。     

地波雷达组网探测高空目标优化布站

针对高空无人机等目标,建立基于高频地波雷达为主的2D雷达探测网,以目标高度估计和协同补盲为约束条件,对2D雷达网的优化布站问题进行理论计算和实例仿真,实验结果证明布站方法的有效性。     

复合式双基地雷达网反隐身性能研究

为探讨复合式双基地雷达组网对隐身目标的探测性能,基于双基地雷达探测目标的判定式,通过实时采集典型目标的RCS,计算出复合式双基地雷达组网模式下对该目标的探测范围图和最大预警距离,结果表明合理选择布站方式可以更好地发挥其对隐身目标的探测潜能,为复合式双基地雷达网用于作战实践提供了理论依据。     

掩护突防中雷达干扰无人机最优配置方法

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。     

无源/有源联合探测系统站点部署与探测性能分析

针对由4站无源定位系统与有源T/R雷达站构成的联合探测系统,提出了无源/有源综合探测系统的探测模型,分析了4种布站方案的目标联合探测精度、探测模糊区分布问题,比较了无源/有源综合探测系统与无源探测系统的性能.仿真结果表明,联合探测系统的最优部署方案是4站无源定位系统采用星形布站结构,T/R有源雷达后置于无源主站10～40 km处,此时系统目标探测精度最高,探测模糊区最小.     

基于文化遗传算法的雷达组网优化部署

针对雷达组网优化部署的原则,建立了一种空域探测覆盖系数的雷达组网模型,探讨了在实际阵地环境下的雷达组网简要约束条件。采用一种混合型的文化遗传算法,对该模型进行了仿真验证,给出了在雷达组网优化问题中的求解过程。结果表明,该种算法优于遗传算法,能有效地指导搜索,大幅度缩小了寻优的解空间,提高组网优化部署效率,同时得到雷达组网的最大探测区域,满足实际环境下的约束条件,优化部署具有较高的应用价值。