认知对抗中干扰效益评估与智能决策方法研究

发布时间：2020-11-09 21:12

　　 在现代战争中,电子对抗正逐渐取代传统战争模式成为战争的主要形式。当前电磁干扰技术环境下,单一的干扰方式已经无法取得作战先机,利用认知干扰技术,根据战场环境选择合适的干扰决策方案是电子对抗的发展方向。在认知对抗中,对干扰效益进行准确的评估并做出正确的干扰决策方案,对于提高整个认知对抗系统的作战效率具有重要意义。由于雷达在战场环境中的主要任务是对目标进行检测,定位和跟踪,因此,本文参照现有研究方法,以雷达组网的发现概率与定位精度为评估指标建立评估模型。根据雷达信号的特点及主要影响因素,选择将干扰功率、干扰频率、干扰时机和干扰样式作为隶属度函数,研究干扰效益与距离,虚警概率和不同干扰策略之间的关系。仿真结果表明,适当的虚警概率、较近的距离和适当的干扰策略都可以提高干扰效果,为在实际战场上获得最佳干扰效果提供理论依据。在单目标干扰决策算法方面,本文针对现有常用算法需要的参数较多、受人工选择影响较大、缺乏客观性和可信度等不足,提出一种基于禁忌搜索的改进人工蜂群算法来解决单目标认知协同干扰决策问题。该方法在人工蜂群算法中引入了禁忌搜索策略,使得算法减少不必要的重复迭代过程,且不易陷入局部最优。仿真表明禁忌搜索人工蜂群算法的寻优能力以及寻求最优解的概率均优于另外两种算法,具有更好的鲁棒性。针对目前现有研究大都只考虑最大化干扰效益,而忽略了我方付出的干扰代价的问题,本文在认知协同单目标干扰决策模型中引入干扰代价的概念,将其完善为多目标下的认知协同干扰决策模型。在所提单目标决策中的人工蜂群算法基础上,将其转化为多目标人工蜂群算法并应用到多目标决策问题中去,并与多目标问题中常用的NSGA-II算法进行比较。仿真结果表明,多目标人工蜂群算法可以在多目标决策问题中得到符合要求的Pareto最优解集,具有很强的优越性。
【学位单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN97;TP18
【部分图文】：

哈尔滨工程大学硕士学位论文同干扰效益仿真验证达发现概率仿真验证仿真验证不同因素对雷达发现概率的影响，雷达与干扰机都选取较典型的雷达参数为： 630kW, 33dB, 3dB, 10t tP = G = L = n=及参数为： = 150W, = 9dB, = 3dB, =10j jP G L n不同虚警概率下雷达的发现概率和信干比之间的关系，仿真结果如图 3.5 所

第 3 章 认知对抗干扰效益评估研究不同干扰策略与发现概率间的关系，将虚警概率定为610 =fP ，不同应不同干扰效益值ijq 。不同的ijq 下，雷达发现概率与雷达和干扰机间的距 3.7 所示。

发现概率与干扰效益值关系曲线
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本文编号：2876977