短波协同侦收设备调度技术研究

发布时间：2021-06-22 19:16

　　短波通信由于设备造价成本低、易维修保养、便携性好、抗毁伤能力强等各种优点,得到广泛的使用,同时也成为军事通信的重要手段。对短波信号的侦收和侦察已经成为电子对抗必不可少的内容,它能为战场情报获取、电磁态势分析以及威胁等级评估提供有力支撑。然而,短波通信信号密集复杂,多信号并发,给电子对抗侦察提出了挑战。如何利用有限的侦收设备截获、分析更多、更有价值的短波通信信号成为瓶颈。为此,本文基于现有短波侦收设备调度研究现状对短波协同侦收设备调度方法展开深入研究,主要研究工作如下:（1）分析和梳理了短波天波的传播过程和短波侦收原理,建立了短波协同侦收设备调度模型。根据短波侦收需求和资源调度定义,确定了短波协同侦收的调度优化目标。结合短波传播特点以及传播媒介的影响因素,明确了短波协同侦收设备调度的约束条件。（2）针对现有短波协同侦收设备调度方法时效性差的问题,研究了短波有效侦收过程,提出了一种基于有效侦收概率的设备调度方法。该方法首先定义了短波有效侦收概率概念,梳理了有效侦收的约束条件,设计了设备调度模型并通过Hopfield网络实现了模型求解,利用全局优化技术对侦收单元进行调度,改进了算法收敛速度,... 

【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

有效侦收概率和函数对比示意图

有效侦收概率和最大值对比示意图

图 4.5 有效侦收概率和最大值对比示意图图 4.6 算法运行时间对比示意图从图 4.5、图 4.6 中可以看出，在不同问题规模下，PSO-ACO 算法的调度效果始终优于另外两种算法。且随着问题的规模的不断扩大，算法的优越性更加突出。由此可以得出，本文算法具有更强的寻优性能和收敛速度。可见，这种能克服侦收盲区的短波协同侦收设备调度方法不仅节约了侦收设备，而且提高了系统侦收效能。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法的多目标动态柔性作业车间调度[J]. 王春,张明,纪志成,王艳.  系统仿真学报. 2017(08)
[2]舰机协同超短波通信场强预测模型研究[J]. 沈淼,张海勇,任重.  通信技术. 2017(07)
[3]基于改进型多目标粒子群优化算法的武器-目标分配[J]. 夏维,刘新学,范阳涛,元锋刚.  兵工学报. 2016(11)
[4]综合优先级规划下的相控阵雷达自适应调度方法[J]. 张浩为,谢军伟,盛川.  兵工学报. 2016(11)
[5]应急救援物资多目标分配与调度问题建模与求解[J]. 张国富,王永奇,苏兆品,蒋建国.  控制与决策. 2017(01)
[6]基于优先排序与粒子群优化的装备保障任务规划方法[J]. 彭鹏菲,于钱,李启元.  兵工学报. 2016(06)
[7]一种高效的短波多路信号并行接收算法设计与分析[J]. 范磊,李天昀,李艳福.  信息工程大学学报. 2016(03)
[8]基于粒子群算法和RBF神经网络的云计算资源调度方法研究[J]. 赵宏伟,李圣普.  计算机科学. 2016(03)
[9]基于蒙特卡洛仿真和遗传算法的车辆装备保障运输网络优化[J]. 陈春良,齐鸥,魏兆磊,刘彦.  兵工学报. 2016(01)
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博士论文
[1]装载与车辆路径联合多目标优化问题研究[D]. 王超.大连理工大学 2016
[2]不确定环境下再制造生产计划与车间调度集成优化研究[D]. 温海骏.合肥工业大学 2015
[3]基于滚动时域优化策略的网络化系统状态估计与控制器设计[D]. 薛斌强.上海交通大学 2013
[4]低截获概率雷达信号侦收技术研究[D]. 曾德国.电子科技大学 2012
[5]面向服务的分布式操作系统及其上的服务组合关键技术研究[D]. 陈香兰.中国科学技术大学 2007

硕士论文
[1]基于改进粒子群算法的数字滤波器设计及应用[D]. 仲帅.吉林大学 2016
[2]短波低截获概率通信信号的检测与调制识别[D]. 王辉.解放军信息工程大学 2013
[3]考虑权重的车辆路径问题的建模与蚁群算法[D]. 关靖.东北大学 2012
[4]基于蚁群算法的动态交通流分配模型研究[D]. 王蕾.长安大学 2012
[5]高频段电离层特性及雷达综合频率选择方法研究[D]. 张文敏.哈尔滨工业大学 2011



本文编号：3243392