基于混合遗传-粒子群算法的相控阵雷达调度方法

发布时间：2018-03-02 22:22

  本文选题：相控阵雷达　切入点：调度　出处：《系统工程与电子技术》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对相控阵雷达中的任务调度问题,提出一种融合了粒子群算法、遗传算法和启发式交错调度算法的混合算法。采用混沌理论优化粒子群算法的飞行参数,设计递减的动态惯性权重,以及引入遗传算法中的交叉、变异操作,使得算法能够快速收敛,并跳出局部最优实现全局最优。在智能算法的框架下,提出一种启发式的任务交错算法,使得雷达任务中等待期的时间资源进一步得到利用。仿真结果表明,相比于遗传算法,所提算法的收敛速度更快,结果更优;相比于传统的启发式算法,所提算法的调度成功率提升了42%,时间利用率提升了40%,实现价值率提升了33%,时间偏移率减少了73%。
[Abstract]:In order to solve the task scheduling problem in phased array radar, a hybrid algorithm combining particle swarm optimization (PSO), genetic algorithm (GA) and heuristic staggered scheduling algorithm is proposed to optimize the flight parameters of PSO. The design of decreasing dynamic inertia weights and the introduction of crossover and mutation operations in genetic algorithms enable the algorithm to converge quickly and jump out of the local optimum to achieve global optimization. A heuristic task interleaving algorithm is proposed to further utilize the time resources of the waiting period in the radar task. The simulation results show that the proposed algorithm has faster convergence speed and better results than the genetic algorithm. Compared with the traditional heuristic algorithm, the scheduling success rate of the proposed algorithm is increased by 42%, the utilization rate of time is increased by 40 points, the value rate is increased by 33%, and the time offset rate is reduced by 73%.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;中国人民解放军94710部队;
【基金】：国家青年科学基金(61503408)资助课题
【分类号】：TN958.92

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本文编号：1558372