有源干扰条件下基于NSGA-II的雷达网优化部署方法

雷达网的部署状态直接影响着网络的覆盖能力,尤其是在雷达辐射轨迹受到外力干扰条件下,对网络节点的优化部署更具意义。雷达对部署的任务区域有一定的能量覆盖,不同的任务区也具有不同的重要级别,在不针对特定任务的前提下,实现全方位全纵深的预警能力,雷达网的部署起着至关重要的作用。本文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。文章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。     

基于方位变化率的目标运动分析

目标方位变化率对运动要素解算有着重要的影响.但不同目标运动要素(目标距离、航向或速度)的求解精度,对目标的方位变化率又有着不同的要求.从确定性算法入手,进行了方位变化率对目标运动要素解算精度影响的理论分析,并通过仿真计算验证了理论分析的正确性,证明了该理论具有一定的应用价值.     

基于OLS算法的导弹气动系数模型优选

针对导弹控制系统中的气动力建模问题,将正交最小二乘法用于模型结构优选,并提出一种候选模型集预处理方法,用以剔除模型中的相关项在此基础上建立了导弹气动力模型优选方法。将其应用于一种导弹滚转力矩系数模型,进行了仿真计算,取得了与风洞试验数据一致的计算结果。结果显示该方法在导弹气动力建模中有效可行,为构建最优化的模型结构提供指导。     

基于改进粒子群算法的联合火力打击目标分配研究

针对联合火力打击目标分配涉及影响因素多、存在大量参数和变量的特点,建立了联合火力打击目标分配模型,采用改进的粒子群算法探讨了目标最优化分配问题。对粒子群算法中解空间存在的可能解进行编码,将可能解进行交叉、变异和选择操作得到新的粒子个体,不断迭代,从而得到可行的最优解。通过对一个作战想定的多次仿真,进一步表明了算法的可行性和有效性,为指挥员科学决策提供了依据。     

作战资源规划方案生成时间分析

资源规划是联合作战中一项重要环节,资源规划方案对提升联合作战的效率,达到更好的作战效果具有重要意义。现代战争的速度越来越快,如何在最短时间内能够生成较优的资源规划方案,提高决策反应速度,是联合作战中需考虑的关键问题。本文在基于MDLS算法的基础上,通过计算机仿真,分析了平台数量和平台优先权对资源规划方案生成时间的影响,得出了相关结论。     

预警机引导战斗机空战目标分配模型

从预警机引导战斗机空战的角度出发,通过对预警机引导战斗机空战过程的分析,确立了战斗机对敌攻击时应具有的优势函数,建立了基于蚁群算法的空战目标分配模型。最后通过具体仿真算例,证明文中给出的蚁群算法模型能够有效地解决预警机引导战斗机空战目标分配问题。     

自适应旁瓣对消分析与仿真

实际中由于多种因素的存在使得对消性能下降,以最小均方准则下的旁瓣对消原理为基础,详细分析了实际中几种重要的因素对自适应旁瓣相消性能的影响,包括辅助天线中信号分量、主辅通道响应不一致、主辅天线间距的影响,最后通过仿真验证了旁瓣对消性能。结果表明,旁瓣对消系统可以有效地抑制有源干扰信号的影响。     

基于改进的BP算法的舰载C4I威胁判断模型

为解决传统舰载C4I威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰载C4I威胁判断模型,将神经网络引入舰载C4I系统,提出了基于BP神经网络的威胁判断模型,并对BP算法进行了改进;通过Matlab仿真计算,结果表明该方法计算速度快、精度高.