改进粒子群算法的组网雷达协同干扰资源分配
发布时间:2024-03-20 21:14
针对传统基于粒子群算法的协同干扰资源分配存在迭代次数多,寻优概率低等问题,提出一种改进的二进制粒子群算法用于组网雷达协同干扰资源分配。通过Logistic混沌映射对初始化粒子位置,保证了粒子在解空间的多样性和均匀性,一定程度上避免算法陷入局部最优,提高迭代效率;采用异步学习因子,动态调整粒子在更新过程中的学习偏重,并对粒子速度进行向量化处理,分别构造更新方式,提高了算法的全局搜索能力和寻优概率。仿真结果表明,改进的离散粒子群算法提高了算法收敛速度和寻优概率,能很好地解决组网雷达协同干扰资源分配问题。
【文章页数】:7 页
【文章目录】:
0 引言
1 干扰资源分配数学模型
2 改进的粒子群算法
2.1 PSO算法
2.2 BPSO算法局限性分析
2.3 BPSO算法的改进
2.3.1 Logistic混沌初始化
2.3.2 异步变化的学习因子
2.3.3 速度向量化更新
3 基于改进粒子群算法的模型求解
3.1 编码设计
3.2 算法流程
4 仿真结果与分析
4.1 仿真环境与算法主要参数设置
4.2 仿真实验与分析
4.2.1 迭代次数分析
4.2.2 多次试验性能比较
4.2.3 算法统计性能比较
5 结束语
本文编号:3933312
【文章页数】:7 页
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0 引言
1 干扰资源分配数学模型
2 改进的粒子群算法
2.1 PSO算法
2.2 BPSO算法局限性分析
2.3 BPSO算法的改进
2.3.1 Logistic混沌初始化
2.3.2 异步变化的学习因子
2.3.3 速度向量化更新
3 基于改进粒子群算法的模型求解
3.1 编码设计
3.2 算法流程
4 仿真结果与分析
4.1 仿真环境与算法主要参数设置
4.2 仿真实验与分析
4.2.1 迭代次数分析
4.2.2 多次试验性能比较
4.2.3 算法统计性能比较
5 结束语
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