改进群智能算法多目标干扰决策
发布时间:2021-12-08 23:52
如何运用有限的干扰资源获得最大的干扰效益是电子对抗研究的重点技术之一,针对协同电子对抗,提出一种最优干扰决策方法,解决对抗资源和雷达目标数量不等的干扰资源分配问题。围绕组网雷达检测概率和定位精度2个评估指标,建立基于多目标优化的协同干扰决策任务模型。针对传统人工蜂群和蚁群算法流程寻优缓慢的问题,在候选解的搜索中自适应地增加与当次迭代最优解的交叉运算,给出两改进算法对模型的通用求解步骤,通过仿真验证算法提高了收敛速度。
【文章来源】:现代防御技术. 2020,48(01)
【文章页数】:6 页
【文章目录】:
0 引言
1 多目标协同干扰决策模型
1.1 数学模型
1.2 约束条件
1.3 目标函数
2 群智能算法的改进
3 算法仿真
4 结束语
【参考文献】:
期刊论文
[1]利用于博弈论的雷达有源干扰资源分配算法[J]. 韩鹏,卢俊道,王晓丽. 现代防御技术. 2018(04)
[2]多机协同噪声干扰资源分配优化技术研究[J]. 潘昱豪,高玉良,张路,刘薇. 空军预警学院学报. 2017(05)
[3]基于IFS和IPSO算法的干扰资源分配方法[J]. 吴华,史忠亚,沈文迪,陈游,程嗣怡. 北京航空航天大学学报. 2017(12)
[4]量子遗传算法在对抗资源分配中的应用[J]. 熊维毅,史小伟,余志斌,李辉. 电子信息对抗技术. 2016(04)
[5]基于干扰效能定量评估的飞机系统最优派遣方案研究[J]. 石子烨,肖双爱. 中国电子科学研究院学报. 2016(03)
[6]基于检测概率的雷达网协同干扰效果评估方法[J]. 张养瑞,高梅国,罗皓月,李云杰. 系统工程与电子技术. 2015(08)
本文编号:3529489
【文章来源】:现代防御技术. 2020,48(01)
【文章页数】:6 页
【文章目录】:
0 引言
1 多目标协同干扰决策模型
1.1 数学模型
1.2 约束条件
1.3 目标函数
2 群智能算法的改进
3 算法仿真
4 结束语
【参考文献】:
期刊论文
[1]利用于博弈论的雷达有源干扰资源分配算法[J]. 韩鹏,卢俊道,王晓丽. 现代防御技术. 2018(04)
[2]多机协同噪声干扰资源分配优化技术研究[J]. 潘昱豪,高玉良,张路,刘薇. 空军预警学院学报. 2017(05)
[3]基于IFS和IPSO算法的干扰资源分配方法[J]. 吴华,史忠亚,沈文迪,陈游,程嗣怡. 北京航空航天大学学报. 2017(12)
[4]量子遗传算法在对抗资源分配中的应用[J]. 熊维毅,史小伟,余志斌,李辉. 电子信息对抗技术. 2016(04)
[5]基于干扰效能定量评估的飞机系统最优派遣方案研究[J]. 石子烨,肖双爱. 中国电子科学研究院学报. 2016(03)
[6]基于检测概率的雷达网协同干扰效果评估方法[J]. 张养瑞,高梅国,罗皓月,李云杰. 系统工程与电子技术. 2015(08)
本文编号:3529489
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3529489.html