改进灰狼算法在干扰资源分配中的应用

将定位几何精度因子作为目标函数,为了减小陷入局部最优的风险,提高算法寻优能力,研究利用改进灰狼算法来进行干扰资源的分配。在多部干扰机伴飞导弹突防雷达组网的研究背景下,本文提出一种简单快速地分配干扰资源的方法,以得到干扰效果最大化。仿真结果表明,对比灰狼优化算法、粒子群算法和遗传算法,本文利用改进灰狼算法来进行干扰资源的分配可以一定程度上减少陷入局部最优的风险,具有更好的寻优能力,在雷达组网对抗中提高干扰机的干扰决策能力。     

基于目标威胁评估的组网雷达干扰的功率分配

随着电子战中雷达网的"四抗"能力不断提升,干扰机的功率如何进行分配将成为战机突防的关键。针对此问题,提出了基于目标威胁评估的协同电子干扰的功率分配方法。建立了一种组网雷达的威胁评估模型,该模型通过规范化的基本方法,计算出雷达各属性对应的威胁评估值,得到雷达威胁评估值规范化矩阵。通过计算其与理想解的距离得到相对贴近度,进而计算出各成员综合威胁程度。根据其威胁程度的比重,在干扰功率有限的前提下,进行较为合理的分配。最后经过仿真验证,证明了该方法的可行性。结果表明:选取合适的组网雷达待评估属性,利用该方法可以得到干扰功率分配的初步规划,对该领域的后续研究具有一定的参考价值。     

基于弹载干扰机的聚类分选算法

为增强导弹突防能力和战场生存能力,导弹装备雷达干扰机.雷干扰机可以只根据敌方雷达的带宽和频率,完成对敌方雷达的干扰,故在此提出了一种适用于干扰机的基于带宽和频率的雷达聚类分选算法.这种算法首先对敌方雷达的带宽和频率初步聚类,随后对初步聚类后的频率信息按照新的聚类标准进行第二次聚类,形成可供干扰机使用的带宽和频率信息表.     

复杂电磁环境下雷达有源干扰机的设计与实现

为提高复杂电磁环境下干扰机的干扰效率,实现对多部雷达同时干扰,提出了一种基于DRFM技术的雷达有源干扰机实现方法。该干扰机将ADC采集到的雷达信号存入存储器中,经信号参数测量和威胁等级判定后进行雷达干扰样式的制定,按照制定的干扰策略对雷达信号进行干扰处理,产生干扰信号。设计中重点解决了传统干扰机干扰样式单一、在多雷达环境中干扰信号脉冲丢失的问题。经过板级调试试验,该干扰机能够在复杂电磁环境下采用多种干扰样式准确、有效、稳定地干扰目标雷达,适应电子战的作战需求。     

基于群延迟的前移干扰研究

分析了多种雷达波形匹配滤波器的群延迟特性,从匹配滤波器群延迟的角度解释了干扰相对目标前移的原因．由于线性调频(LFM)雷达匹配滤波器的群延迟对频率敏感,因此可以通过改变信号的频率,进而改变输出的时延特性,实现干扰相对真实目标前移．根据干扰机调制的频率规律不同,提出了3种对LFM脉压雷达的前移干扰样式,包括单个孤立前移假目标干扰、多个孤立前移假目标干扰和覆盖干扰,并由LFM雷达匹配滤波器的群延时函数确定了单个和多个假目标干扰相对真实目标的前移量,及覆盖干扰至真实目标的最近距离和干扰覆盖范围等,然后根据干扰频谱和匹配滤波器频谱的关系,研究了由于调频失配导致的幅度损耗,为确定干扰机有效辐射功率提供理论依据．最后仿真结果验证了理论分析的正确性．     

基于运动状态估计的双无人机协同航路规划

在双无人机协同任务过程中,由于会受到敌方雷达、武器等干扰造成跟随机无法准确获得领航机状态,为保证跟随机能够尽可能跟随领航机,提出结合交互式多模型(IMM)算法和自适应差分进化(JADE)算法的方法进行跟踪与寻迹.首先,基于JADE算法为领航机优化一条平滑航路并建立领航机位置状态信息,同时利用多个机动模型匹配估计领航机运动状态;然后,根据估计信息,确定跟随机下一可行航迹点范围;最后,以双机时空协同为目标,设计跟随机优化目标函数,优化产生下一航迹点.仿真实验表明,仅8.8%的航迹点处于双机探测范围外,且短时间内能够回到理想位置,时间和空间上双机能够保持协同.     

基于改进蒙特卡洛树搜索的无人机目标分配与突防决策方法

针对多无人机任务规划问题,在多种约束与机动动作下,进行目标分配和突防决策统一建模与优化求解方法研究。首先,基于无人机自身优势、目标威胁以及突防概率分别建立目标分配优化函数和突防决策优化函数;然后,利用线性加权法将两者融合,形成多无人机协同任务规划统一目标函数;其次,在强化学习框架下,分阶段构建协同任务规划的状态空间和动作空间,并根据统一目标函数设计奖励函数;提出一种改进的蒙特卡洛树搜索强化学习算法,在统一目标函数最大收益下实现对无人机目标分配和突防决策问题的求解;最后,通过对比仿真实验验证所提出的方法的时效性和最优性。研究结果表明：相较于传统方法,所提出的方法在提升收敛程度的同时,将训练时间减少了15%。     

SAR虚假图像干扰信号快速生成方法研究

欺骗干扰是对合成孔径雷达的一种有效干扰方式。如何准确、快速地生成虚假图像欺骗干扰信号是对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）实施欺骗干扰的关键问题。从分析合成孔径雷达点目标回波信号的特性出发,发现只要将干扰机接收到的雷达信号进行延时和乘以方位向补偿相位处理,就可以产生任意位置的虚假干扰目标信号。并根据虚假目标与干扰机的坐标位置推算出所要的延时和补偿相位量的大小。充分利用在相同距离上的合成孔径雷达回波具有相同的时间延迟量,在相同方位向的回波具有相同的相位项这一重要结论,对算法进行了改进。提出一种产生虚假图像目标信号的快速算法,满足了产生虚假图像回波信号实时性的要求。最后,仿真结果证明了干扰算法的有效性。     

有限时间的多领航者一致性算法

针对网络控制系统中的多目标协同控制问题,研究了一种有限时间的多领航者一致性算法。首先以线性的双积分器为研究模型,通过使用恰当的分布式滑模面,设计了一种有限时间控制器。在Lyapunov分析的基础上,证明了该算法能够控制多个跟随者收敛于多个领航者构成的状态凸包内。将该算法用于动力学模型为非线性的移动机器人的协同控制问题当中。数值仿真表明:该算法能够用于解决多静态目标和多动态目标的移动机器人协同控制问题,并且具有良好的干扰抑制能力和快速的收敛速度。     

雷达抗有源干扰性能的综合指标及仿真评估

通过对有源干扰特点的分析和雷达在各种有源干扰下的特点研究，提出了评定雷达抗有源干扰性能的综合指标，建立了雷达对抗模型，给出了计算该指标的数学模型。基于系统测试的方法，在典型化处理干扰机参数和飞行航线的条件下，给出了仿真评估方法。     

多基地相参雷达抗主瓣干扰性能分析

提出了多基地相参雷达抗主瓣干扰的新思路.分析了多基地相参雷达抗主瓣干扰的可行性,提出了改进的2步自适应算法.通过采用5种不同算法的仿真对比,结果表明:提出的NVFF-RLS自适应算法,无论从收敛速度还是目标信号分离效果均优于其它4种算法,使得SINR可改善约30～36 dB,对消效果体现了多基地相参雷达抗主瓣干扰的优势所在.     

电子干扰下雷达压制区计算

针对电子干扰下雷达发现概率和压制区边界计算问题,推导了有源干扰和无源干扰下雷达发现概率计算公式、干扰压制区和暴露区边界计算公式,建立了干扰模型,仿真了单干扰机和多干扰机对雷达的干扰压制区和暴露区,通过仿真得到目标位于压制区时雷达发现概率极低的结论。     

一种多传感器协同探测的雷达跟踪系统

战场上雷达是对目标进行跟踪的常用手段,当敌方施放有源压制干扰时常导致目标航迹丢失,雷达无法对目标进行持续跟踪。为了改善对目标的跟踪性能,建立了干扰背景下基于机载多传感器协同探测的雷达跟踪系统,首先采用Kalman滤波预测雷达量测缺失数据,当跟踪精度不满足期望值时应用支持向量机回归算法估计缺失数据作为雷达的量测值继续进行卡尔曼滤波估计,实现了对目标的持续跟踪,精度较高。仿真验证了该系统能够解决有源压制干扰条件下的目标航迹丢失问题,增强了雷达对目标的跟踪性能。     

变步长自适应算法在雷达旁瓣对消系统中的应用

雷达旁瓣对消系统的具体结构是由该系统所采用的性能量度准则及其所对应算法决定的,雷达旁瓣对消技术是提高雷达电子战能力的关键技术之一,为了提高雷达旁瓣对消中算法的收敛速度和稳态性能,针对目前变步长自适应滤波算法中存在的收敛速度慢、稳定性差的问题,提出了一种基于变步长改进型S函数的LMS算法,仿真表明:采用该算法的旁瓣对消系统可快速有效地抑制干扰,有效提高旁瓣对消系统的实时性和稳态性能;并根据实际应用环境的需要进行了实验验证,实验数据表明:当存在接收机内部噪声和两点相干干扰源时,采用双相干干扰对消系统好于单个相干干扰对消系统。     

一种基于多传感器协同探测的雷达跟踪系统

战场上雷达是对目标进行跟踪的常用手段,当敌方施放有源压制干扰时常导致目标航迹丢失,雷达无法对目标进行持续跟踪。为了改善对目标的跟踪性能,建立了干扰背景下基于机载多传感器协同探测的雷达跟踪系统,首先采用Kalman滤波预测雷达量测缺失数据,当跟踪精度不满足期望值时应用支持向量机回归(SVMR,Support Vector Machine Regression )算法估计缺失数据作为雷达的量测值继续进行卡尔曼滤波估计,实现了对目标的持续跟踪,精度较高。仿真验证了该系统能够解决有源压制干扰条件下的目标航迹丢失问题,增强了雷达对目标的跟踪性能。     

基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法

针对传统方法分类遥感成像雷达距离图像时, 未对图像进行平滑处理, 导致其易受环境干扰, 分类性能较差的问题, 提出一种基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法. 首先通过偏微分方程对遥感成像雷达距离图像进行平滑处理, 然后采用基于偏微分方程的多区域分割模型, 将分割后的遥感成像雷达距离图像分类过程视为泛化函数最小化过程, 通过分割对能量泛函数进行最小化处理, 实现遥感成像雷达距离图像的多区域分类. 实验结果表明, 该方法成像速度快, 去噪和图像分割效果好, 分类精度和Kappa系数值均较高.     

基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法

针对传统方法分类遥感成像雷达距离图像时, 未对图像进行平滑处理, 导致其易受环境干扰, 分类性能较差的问题, 提出一种基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法. 首先通过偏微分方程对遥感成像雷达距离图像进行平滑处理, 然后采用基于偏微分方程的多区域分割模型, 将分割后的遥感成像雷达距离图像分类过程视为泛化函数最小化过程, 通过分割对能量泛函数进行最小化处理, 实现遥感成像雷达距离图像的多区域分类. 实验结果表明, 该方法成像速度快, 去噪和图像分割效果好, 分类精度和Kappa系数值均较高.     

基于卷积神经网络的高分辨率雷达目标识别

提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的高分辨率雷达目标识别方法.首先针对小样本应用于深度CNN时训练过程中损失函数值收敛速度慢的问题,利用结合批归一化算法的改进CNN网络对高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)进行自动特征提取;再利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对距离像特征进行分类.使用军事车辆高保真电磁仿真数据对提出的方法进行验证,识别结果证明了该方法的有效性.     

基于LMS算法的连续波雷达多径干扰抑制研究

在连续波雷达中,多径干扰波相对于目标回波可能具有很强的能量,造成对微弱目标回波信号检测的干扰。为了克服多径干扰的影响,提出了基于传统LMS和频域块LMS自适应算法的雷达多径干扰抑制方法,并进行了仿真分析。结果表明这两种算法都可以有效抑制多径干扰且具有相似的效果,但采用快速FFT技术的频域块LMS算法较传统LMS算法具有更快的运算速度。     

一种快速实现多峰值函数优化的改进遗传算法

针对基本遗传算法具有的收敛早熟、局部搜索能力差等缺点,提出了一种快速实现多峰值函数优化的改进算法。该算法包含并行小生境技术、可疑峰值点判断、引入局部搜索参数等策略,并采用C语言成功编写了通用程序。数值算例表明：该改进算法能有效防止早熟收敛,明显提高遗传算法的收敛效率,快速搜索到目标函数的所有最优点。该算法对求解多峰值函数优化问题具有普适性。