基于遗传禁忌混合算法的低相关区序列集搜索方法

提出一种基于遗传-禁忌混合算法(genetic-taboo hybrid algorithm)的低相关区(low correlation zone,LCZ)序列集的搜索方法.建立搜索LCZ序列集的优化模型并设定了模型的目标函数,将禁忌算法嵌入到遗传算法的变异操作中,提出一种遗传-禁忌混合算法,该算法利用遗传算法的全局搜索能力和禁忌算法的局部搜索能力从而实现高效搜索.迭代过程中,种群在进入新一轮进化之前,首先剔除移位等价序列(shift equivalent sequence),从而保持种群的多样性,防止算法过早收敛.根据优化算法收敛后目标函数保持不变的特点,设定了算法结束准则,当超过一定进化代数后目标函数值仍保持不变,则认为进化结束.对非周期四元和周期二元序列集进行数值仿真,结果证明了该方法的有效性.     

突防场景下基于NWHFS的集群射频隐身性能评估

针对航空集群在突防场景下的射频(radio frequency, RF)隐身性能评估问题,提出基于正态波动犹豫模糊集(normal wiggly hesitant fuzzy set, NWHFS)相关系数的评估方法。首先,推导出NWHFS相关系数表达式;然后,通过分析航空集群与单个载机平台RF隐身评估的不同,提取出集群RF隐身性能评价参数,并得到隶属度参考点公式;组织决策者根据隶属度参考点给出NWHFS决策矩阵；最终,通过计算待评估场景与参考点集之间的相关系数,定量地评价不同场景下航空集群的RF隐身性能,并由此确定RF隐身性能排序。以四机集群为研究对象,对突防场景下的3种情景进行了仿真验证,证实该评估方法的有效性。