基于自适应目标函数的协同干扰策略分配

发布时间：2021-11-23 07:17

　　在多机伴随突防组网雷达过程中,会受到不同体制雷达的威胁。多机伴随协同干扰在保证目标成功突防中起重要作用,而如何提高己方干扰资源的利用效率是协同干扰的核心。文中提出协同干扰效果是关于距离的函数,如果单纯以某一单一目标函数作为干扰效果评估指标,会大大影响干扰机的利用效率,因此,在协同突防编队由远及近的突防过程中,将该过程划分为搜索与定位两个阶段,分别以检测概率和几何精度因子（GDOP）建立各阶段的干扰评估指标,随着距离的变化,干扰效果评估指标也在逐渐变化,通过改进的粒子群算法对每个阶段的目标函数求解寻最优,既解决了传统的动态规划算法计算量过大的问题,又实现了算法的快速收敛和寻优。通过MATLAB仿真结果分析,该算法能够快速地收敛并且提高干扰机的利用效率。 

【文章来源】：应用科技. 2019,46(04)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

单一目标函数全程干扰效果函数干扰机使用效率

从表4可以看出，如果突防过程全程以检测概率作为干扰评估指标对干扰策略进行分配，雷达6、2、7等的分配概率极低，这使得即使在雷达发现了突防编队之后，干扰机仍然会给搜索阶段威胁程度大的雷达分配干扰资源，这会造成对干扰资源的巨大浪费。因此，采用本文中自适应目标函数对协同干扰资源进行分配，其干扰效果如图6所示，其干扰效率如表5所示。从图5、6的对比中可以看出，在采样点为90之前，以发现概率为目标函数，干扰效果是随着距离的不断接近呈现先增加后逐渐减少的过程，采样点为90以后采用定位精度作为干扰效果评估可以更好的利用干扰资源，并且雷达网的定位精度是无干扰时的几倍，说明在该阶段，以定位精度作为目标函数更有利于充分利用干扰资源，同时也更符合雷达网工作任务的转变。相比较于图5只是单一的采用发现概率作为干扰效果评估准则，图6在采样点为90之后的分配效果更佳，分配策略也更加接近于战场实际，更符合实际突防过程中所遭遇的情况。图6自适应目标函数全程干扰效果从表4、5中对比来看，干扰机的资源使用效率更为科学合理。在实际突防过程中，突防编队会先后遭遇搜索、定位两个阶段。在搜索阶段，更多的是将干扰资源向探测距离更远的雷达4、1、8倾斜;而在定位阶段，应该将资源更多地分配给重频高、脉宽宽的雷达6、2、7。结合表3可以看出，以自适应目标函数干扰资源策略分配更为科学更符合实际。表5自适应目标函数干扰机使用效率种群数雷达1雷达2雷达3雷达4雷达5雷达6雷达7雷达8种群数160．750．280．500．710．570．170．300．720．710．330．560．780．400．170．280．77


本文编号：3513391